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机器学习系统MLSys中有哪些比较有前途的研究方向? 第1页

  

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我是半路出家开始做一点麻辣系统的(mlsys)的。熟悉我的朋友知道,我的主攻方向是数据算法,比如异常检测、集成学习等。

因此我一直比较在意的是如何用系统的方法加速现有的数据挖掘算法...也就是system for ML(当然与之对应的还有ML for system,主要是用ML的方法来解决系统里面的问题)。

我的故事挺有意思的,或许对出身ML但想做点MLsys有点启发(或许没有)。太长不看的话,我认为考虑如何用已有的(软件、硬件)系统来提升传统机器学习算法,尤其是非深度学习算法是个性价比很高的事情。欲知详情,请接着往下看。


18年的时候我发现异常检测这么个重要领域连个Python工具库都没有,都没法调包。于是写了PyOD,结果是意外也是注定的得到了不少关注,现在被下载了400万次和5000 GitHub star,还水了个JMLR小短文贡献了不少引用。但值得注意的是,这个虽然有些系统优化,但本质还是好的软件设计和写代码,不算研究

19年的时候我刚开始读博,课程上做了个项目,就是考虑怎么加速PyOD,快速的在CPU上训练大量的异常检测模型。而阴差阳错的,我竟然使用了一些系统的方法来解决这个问题,虽然都是比较直观和非底层的优化。比如在并行训练的时候,平衡任务的调度,这样每个子进程可以几乎同时完成等。又比如对数据进行降维,比如对一些训练好的模型进行蒸馏。20年做完这个叫做SUOD的系统投了出去,初出茅庐的新手运气让这个工作被MLsys’21接收了(Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection)。但必须承认的是,这个工作还很浅,但的确帮助了我自学入门。似乎是冥冥中的一种缘分。

21年我上了Tianqi Chen的machine learning system课程(15-884 | Home),读了更多相关文章。20年底刚好搭讪了Zhihao Jia,于是又开始了一段新的旅程。他给我看了微软OSDI‘20上的一篇文章,里面介绍了一个系统hummingbird (HB)(usenix.org/conference/o),简单来说HB这个系统可以把像scikit-learn上面训练的CPU模型编译成tensor operation,这样就可以用GPU加速了!而编译完的程序可以在像PyTorch这样的成熟系统上部署,直接就能用。


用GPU加速各种传统算法(非深度学习的),比如异常检测!这个点子让我眼前一亮,因为PyOD和SUOD都是基于CPU的,因此速度都不快,也很难扩展(scale out)。

退一步说,为什么现在是使用GPU来解决传统ML问题的好时间?首先GPU成本降下来了(现在不好买是因为市场),性能比CPU在解决ML问题上(尤其是基于tensor运算的)强很多。第二是软件生态成熟。在PyTorch和TensorFlow的加持下,我们不需要自己写cuda,可以直接调用,难度低了很多。第三还是基于成熟的框架,我们可以很简单的扩展到多张卡上(虽然多卡的效率会因为communication而有所损失)。

相当于从CPU迁移到GPU可以同时提供「加速」和「扩展」,且不用费心写CUDA。这岂不是一石二鸟

在这个基础上,很多传统的ML算法,比如聚类、异常检测,甚至分类算法都可以被GPU通用加速了。于是我们最近提出了首个支持多种算法(如LOF, kNN, ABOD等)的GPU异常检测系统 PyTOD

简单来说PyTOD把大量的异常检测算法抽象成了8个张量算子(tensor operators),相当于一种编译,并针对GPU进行深度优化,具体技术包括automatic batching, provable quantization等。因此虽然我们只优化了8个模块(下图最下面一行),但可以加速(无数个)异常检测算法,甚至其他机器学习算法,只要能被拆解为我们的模块。更多的想法和背后的原理欢迎查看我们的arxiv预印本:arxiv.org/abs/2110.1400

使用最底层的8个和中间的6个深度优化模块,我们可以实现各种算法,不限于异常检测本身。比如我们可以把一个算法分解为这几个模块的组合。

与PyOD对比(基于CPU),PyTOD的速度平均快11倍,可以用1块普通GPU在1小时内完成百万样本的检测任务。现阶段我们正在逐步放出代码,具体可以查看github.com/yzhao062/pyt


因此对于偏ML这边的朋友来说,考虑如何用已有系统提升各种ML算法,尤其是非深度学习算法是个性价比很高的事情。而且我认为这个方向对于工业界很多应用都是有意义的,比如业界的风控和各种检测深度学习只占了一小部分。更重要的是,这东西几乎没什么人在做。毕竟它不仅需要你了解一些系统知识,更需要你对机器学习算法的深刻理解,因此反而是low hanging fruit。

最后的最后,欢迎关注一下我们正在完善的PyTODGitHub - yzhao062/pytod: TOD: Tensor-based Outlier Detection)。

你不star,我不star,阿调何时能出道!


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首先这是Fed一月 memo

先说结论:

FOMC 维持利率在 0-0.25% 不变。且确定 3 月完全停止 QE,同时 3 月加息也是箭在弦上,基本会后声明皆符合市场预期,没有太多的意外。

Powell 记者会确实是偏一点点的小鹰派,但我也认为,Powell 的说法不至于拉升市场加息预期至 5次 、并拉升缩表预期至上半年,反而比较像是在强化加息 4 次之预期。

另外我个人觉得,一些中文媒体似乎误读了Powell 记者会的部分片段,下面 Allen 再进一步说明。


1. 3 月加息停止 QE 早已定价

本次会议 Fed 再次确认 3 月将准备第一次加息,并同时停止 QE。

Fed 也再次重申,货币政策是要支持美国经济达到充分就业、与通膨长期均值维持 2.0% 的两大目标。

这部分我想市场早已定价,这裡完全不会是问题,所以我们不讨论太多。


2.未来加息在每次会议都可能发生 (?)

Powell 的原文说法是:Won't Rule Out Hike Every Meeting.

但我有看到部分中文媒体写:不排除每次会议都加息的可能性。

上述我想或许是误读了 (还是其实是我自己误会中文的意思 ?)

我的理解是:Powell 是说加息在未来每场会议都可能发生,指的是“不会在特定月份才加息”,不是说每场都要加息。

Powell 说得很合理,经济本来就是动态的,加息本就不会侷限在什麽月份才启动,端看当时的经济状况而定。

我认为Powell 上述说法,并未延展今年加息预期至五次或更多,若有这种想法,那绝对是误读了。


3.更大规模的缩表?

Powell 在记者会上提到,Fed 需要更大规模的缩表,但请大家不要恐慌,因为我又觉得部份中文媒体过度解读了。

我认为Powell 说到的“更大规模缩表”,在思维上指的是:

因为当前 Fed 资产负债表高达 8.9 万美元,这是新冠疫情爆发之前的两倍大,显然在绝对规模上是非常巨大的。

而上一轮 2017-2019 年 Fed 缩减资产负债表,是自 4.4 万亿美元缩到 3.7 万亿美元停止,缩表的幅度大概是 15.9%,共缩减了约 7000 亿美元。

确实每次缩表的经济背景绝对是不一样的,所以幅度也绝对不会相同,但我们随便抓,假设本轮缩表将缩减 10% 资产负债表规模,那麽这也要降低 8900 亿美元,规模当然很大。

但我认为,不需要过度恐慌在“更大规模缩表”这几个字上。更重要的,我认为是“Fed 缩表的速率是多少?”

我相信缩表没问题,缩表太快才是问题,因为缩表速度若太快,将直接影响的会是美债殖利率升速、以及殖利率曲线的斜率。

这点Powell 也非常清楚,Powell 在记者会上也不断强调,联准会内部尚未具体讨论到一切缩表的进度,要等到 3 月再说。


4.缩表比较可能落在下半年

Powell 在记者会上说明,希望在加息至少一次之后,再来开会讨论缩表的事情,且委员会至少将讨论一次,才会做最终拍板。

更重要的,Powell 希望缩表的进程是有秩序的、是可被预见的过程。

从上述Powell 丢出的时间表看,我个人认为缩表将落在 2022 下半年,最快可能是 6 月份,因为在 3 月加息后,Fed 才会来讨论缩表。

我个人相信 Fed 现在内部早已在讨论缩表,但委员会显然尚未准备好来与市场沟通缩表的前瞻指引。

而缩表这麽大的事情,我个人认为 Fed 需要起次跟市场沟通 2 次,并把缩表规划说得非常清楚之后,才会开始进行,所以比较合理的缩表时间,估计将会落在下半年。


5.最大风险:高通膨

Powell 在记者会上,大概提到了 800 万次的“高通膨压力”,并认为目前美国通膨风险仍在上升阶段,但预计 2022 通膨还是会回落。

Powell 说明,目前美国通膨居高不下,主要仍是供应链所致,白话来说就是供需仍然失衡,且供给侧 (Supply Side) 改善的速度是低于预期。

Powell 强调,目前美国高通膨持续存在,而美国经济要的是长期扩张,所以若要长期扩张,物价势必需要保持稳定。

这边开始进入正题了,我认为这是本次会议的最重要核心,是让我体感上,觉得 Fed 鹰派的地方。我认为 Fed 承认自己落后给菲利浦曲线 (Behind the curve),简单而言,Fed 这次的加息速度大幅落后给通膨。

由于 Fed 在 2021 年对于通膨的误判,先前 Fed 在 2021 年认为通膨在年底就可望自然回落,但也就是因为这件事没有发生,反而通膨还更为严重,所以目前才有使用加息来追赶通膨的压力。但当前宏观环境看,通膨的压力是来自于缺工、供应链紧俏等问题,再加上拜登政府的大力推行财政刺激在那边推波助澜~

所以这一次的通膨是来自于实体经济上的供需失衡问题,并不是金融市场过度投机、企业超额投资等问题,我认为 Fed 在这次的通膨问题上,能做得空间非常有限。

这裡将产生一个不确定性的较大风险,就是 Fed 只能靠货币紧缩去压通膨预期,但实体经济的根本性通膨问题,还是没有获得解决。变成最终 Fed 只能再用更剧烈的紧缩政策,去引导通膨预期走低后,尝试来压低实际通膨率,所以这裡将让 Fed 的紧缩路径,存在著较大不确定性。

比较好的处理方式,应该是直接去解决实体经济上的缺工和供应链/例如我之前提到的塞港问题,让实际通膨率自己走低、而不是靠 Fed 挤压通膨预期之后去引导。

谁可以去把坐在白宫裡疑似患有阿兹海默的白髮老头一巴掌打醒...还我特~


结论:我个人认为 Fed 今年将加息四次,不至于加息五次,而加息四次之预期,相信市场应该已经定价;至于缩表,相信市场尚未定价,估计将落在 2022 下半年,最快可能是 6 月。

如果 Fed 今年加息五次,我会感到非常意外,因为这意味著 Fed 很可能在 2023 年底、2024 年初,就因为美国经济放缓太快而需要降息,Fed 这波操作就会变得非常韭。

最后说说股市的想法目前 Nasdaq 已经插水一段时日,抑制通胀是当务之急,而股市所谓修正才多久已出现V转。对通胀而言意义不大,修正数月才可能有帮助~所以我之前一直描述为“恐慌”。因此对白髮老头而言,怎麽做才有利于中期选举就很清晰了。

最好还是坚持认为市场或已定价加息四次之预期,但缩表预期则是尚未定价的观点。

配置上美股我倾向持有科技权值股,一些 Megacap 的估值我认为合理、前景确定性较高,而这样也可以让你的收益贴著 QQQ 走。

考虑到一堆成长股腰斩,我也愿意加仓接刀成长股,但建议佔据投资组合的比例,或许不要超过 15%,如果选股功力不错,这裡就会开始让你的收益拉开与 QQQ 之类的差距。

最后,我相信人人都会想在市场下跌的环境裡接刀,接刀不是不行,但若接刀失败,斩缆我建议速度要快,我个人不考虑价投的话一次斩缆的比例都是 50% 以上。


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首先这是Fed一月 memo

先说结论:

FOMC 维持利率在 0-0.25% 不变。且确定 3 月完全停止 QE,同时 3 月加息也是箭在弦上,基本会后声明皆符合市场预期,没有太多的意外。

Powell 记者会确实是偏一点点的小鹰派,但我也认为,Powell 的说法不至于拉升市场加息预期至 5次 、并拉升缩表预期至上半年,反而比较像是在强化加息 4 次之预期。

另外我个人觉得,一些中文媒体似乎误读了Powell 记者会的部分片段,下面 Allen 再进一步说明。


1. 3 月加息停止 QE 早已定价

本次会议 Fed 再次确认 3 月将准备第一次加息,并同时停止 QE。

Fed 也再次重申,货币政策是要支持美国经济达到充分就业、与通膨长期均值维持 2.0% 的两大目标。

这部分我想市场早已定价,这裡完全不会是问题,所以我们不讨论太多。


2.未来加息在每次会议都可能发生 (?)

Powell 的原文说法是:Won't Rule Out Hike Every Meeting.

但我有看到部分中文媒体写:不排除每次会议都加息的可能性。

上述我想或许是误读了 (还是其实是我自己误会中文的意思 ?)

我的理解是:Powell 是说加息在未来每场会议都可能发生,指的是“不会在特定月份才加息”,不是说每场都要加息。

Powell 说得很合理,经济本来就是动态的,加息本就不会侷限在什麽月份才启动,端看当时的经济状况而定。

我认为Powell 上述说法,并未延展今年加息预期至五次或更多,若有这种想法,那绝对是误读了。


3.更大规模的缩表?

Powell 在记者会上提到,Fed 需要更大规模的缩表,但请大家不要恐慌,因为我又觉得部份中文媒体过度解读了。

我认为Powell 说到的“更大规模缩表”,在思维上指的是:

因为当前 Fed 资产负债表高达 8.9 万美元,这是新冠疫情爆发之前的两倍大,显然在绝对规模上是非常巨大的。

而上一轮 2017-2019 年 Fed 缩减资产负债表,是自 4.4 万亿美元缩到 3.7 万亿美元停止,缩表的幅度大概是 15.9%,共缩减了约 7000 亿美元。

确实每次缩表的经济背景绝对是不一样的,所以幅度也绝对不会相同,但我们随便抓,假设本轮缩表将缩减 10% 资产负债表规模,那麽这也要降低 8900 亿美元,规模当然很大。

但我认为,不需要过度恐慌在“更大规模缩表”这几个字上。更重要的,我认为是“Fed 缩表的速率是多少?”

我相信缩表没问题,缩表太快才是问题,因为缩表速度若太快,将直接影响的会是美债殖利率升速、以及殖利率曲线的斜率。

这点Powell 也非常清楚,Powell 在记者会上也不断强调,联准会内部尚未具体讨论到一切缩表的进度,要等到 3 月再说。


4.缩表比较可能落在下半年

Powell 在记者会上说明,希望在加息至少一次之后,再来开会讨论缩表的事情,且委员会至少将讨论一次,才会做最终拍板。

更重要的,Powell 希望缩表的进程是有秩序的、是可被预见的过程。

从上述Powell 丢出的时间表看,我个人认为缩表将落在 2022 下半年,最快可能是 6 月份,因为在 3 月加息后,Fed 才会来讨论缩表。

我个人相信 Fed 现在内部早已在讨论缩表,但委员会显然尚未准备好来与市场沟通缩表的前瞻指引。

而缩表这麽大的事情,我个人认为 Fed 需要起次跟市场沟通 2 次,并把缩表规划说得非常清楚之后,才会开始进行,所以比较合理的缩表时间,估计将会落在下半年。


5.最大风险:高通膨

Powell 在记者会上,大概提到了 800 万次的“高通膨压力”,并认为目前美国通膨风险仍在上升阶段,但预计 2022 通膨还是会回落。

Powell 说明,目前美国通膨居高不下,主要仍是供应链所致,白话来说就是供需仍然失衡,且供给侧 (Supply Side) 改善的速度是低于预期。

Powell 强调,目前美国高通膨持续存在,而美国经济要的是长期扩张,所以若要长期扩张,物价势必需要保持稳定。

这边开始进入正题了,我认为这是本次会议的最重要核心,是让我体感上,觉得 Fed 鹰派的地方。我认为 Fed 承认自己落后给菲利浦曲线 (Behind the curve),简单而言,Fed 这次的加息速度大幅落后给通膨。

由于 Fed 在 2021 年对于通膨的误判,先前 Fed 在 2021 年认为通膨在年底就可望自然回落,但也就是因为这件事没有发生,反而通膨还更为严重,所以目前才有使用加息来追赶通膨的压力。但当前宏观环境看,通膨的压力是来自于缺工、供应链紧俏等问题,再加上拜登政府的大力推行财政刺激在那边推波助澜~

所以这一次的通膨是来自于实体经济上的供需失衡问题,并不是金融市场过度投机、企业超额投资等问题,我认为 Fed 在这次的通膨问题上,能做得空间非常有限。

这裡将产生一个不确定性的较大风险,就是 Fed 只能靠货币紧缩去压通膨预期,但实体经济的根本性通膨问题,还是没有获得解决。变成最终 Fed 只能再用更剧烈的紧缩政策,去引导通膨预期走低后,尝试来压低实际通膨率,所以这裡将让 Fed 的紧缩路径,存在著较大不确定性。

比较好的处理方式,应该是直接去解决实体经济上的缺工和供应链/例如我之前提到的塞港问题,让实际通膨率自己走低、而不是靠 Fed 挤压通膨预期之后去引导。

谁可以去把坐在白宫裡疑似患有阿兹海默的白髮老头一巴掌打醒...还我特~


结论:我个人认为 Fed 今年将加息四次,不至于加息五次,而加息四次之预期,相信市场应该已经定价;至于缩表,相信市场尚未定价,估计将落在 2022 下半年,最快可能是 6 月。

如果 Fed 今年加息五次,我会感到非常意外,因为这意味著 Fed 很可能在 2023 年底、2024 年初,就因为美国经济放缓太快而需要降息,Fed 这波操作就会变得非常韭。

最后说说股市的想法目前 Nasdaq 已经插水一段时日,抑制通胀是当务之急,而股市所谓修正才多久已出现V转。对通胀而言意义不大,修正数月才可能有帮助~所以我之前一直描述为“恐慌”。因此对白髮老头而言,怎麽做才有利于中期选举就很清晰了。

最好还是坚持认为市场或已定价加息四次之预期,但缩表预期则是尚未定价的观点。

配置上美股我倾向持有科技权值股,一些 Megacap 的估值我认为合理、前景确定性较高,而这样也可以让你的收益贴著 QQQ 走。

考虑到一堆成长股腰斩,我也愿意加仓接刀成长股,但建议佔据投资组合的比例,或许不要超过 15%,如果选股功力不错,这裡就会开始让你的收益拉开与 QQQ 之类的差距。

最后,我相信人人都会想在市场下跌的环境裡接刀,接刀不是不行,但若接刀失败,斩缆我建议速度要快,我个人不考虑价投的话一次斩缆的比例都是 50% 以上。




  

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