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飞行延迟预测 介绍 延误是任何运输系统中最令人难忘的性能指标之一。 值得注意的是，民航业者将延误理解为航班延误或推迟的时间。 因此，延迟可以由飞机的起飞或到达的预定时间与实际时间之间的差异来表示。 国家监管机构有许多与航班延误的容忍阈值有关的指标。 实际上，航班延误是航空运输系统中必不可少的主题。 2013年，欧洲有36％的航班延误了超过5分钟，而美国有31.1％的航班延误了超过15分钟。 这表明该指标的相关性如何，以及无论航空公司网格的规模如何对其产生影响。 为了更好地了解整个飞行生态系统，每时每刻都会收集来自商业航空的大量数据并将其存储在数据库中。 淹没在传感器和物联网产生的大量数据中，分析人员和数据科学家正在增强其计算和数据管理技能，以从每个数据中提取有用的信息。 在这种情况下，理解领域，管理数据和应用模型的过程被称为数据科学，这是解决与大数据有关的挑战性问题的趋势。 在此项目中，我

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蓝雾 BlueFog 是一个高性能的分布式训练框架，采用分散优化算法构建。 Bluefog 的目标是使去中心化算法易于使用、容错、对异构环境友好，甚至比使用参数服务器或 ring-allreduce 构建的训练框架更快。 表现 下面的图表代表了在 ResNet50 基准上完成的 BlueFog 的性能。 每台机器有 8 个 V100 GPU（64GB 内存），启用 NVLink，互连通信速度为 25Gbps。 这与您可以在获得的硬件设置相同。 我们测试了计算密集型场景的批量大小为 64 和通信密集型场景的批量大小为 32 的扩展效率。 在图中，黑框代表理想的线性缩放。 据观察，Bluefog 可以实现超过 95% 的扩展效率，而 Horovod 在 128 个 GPU 上以 64 的批量大小达到约 66% 的扩展效率。 对于批量大小为 32 的通信密集型场景，Bluefog 和 Hor

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