这一年写了很多parameter server代码，同时花了很时间帮助用户使用这些代码。很难说做得很成功，现在想想有几个原因。写代码时我会优先考虑性能和支持最多的机器学习算法。但正如前面的错误，忽略了代码的易读性，从而导致只有少部分人能理解代码从而做一些开发。例如我尝试让Alex组的学生来使用这些代码，但其中的各种异步和callback让他们觉得很是难懂。其次是没有人能一起审核代码接口，导致这些接口有浓浓的个人味道，很难做到对所有人都简单明了。

　　不过幸运的是找到一帮志同道合的小伙伴。最早是我发现天奇在写xgboost的分布式启动脚本，我看了看发现挺好用，就跟他聊了聊。聊下的发现有很多基础部件例如启动脚本，文件读取应该是可以多个项目共同使用，而不是每个项目都造一个轮子。于是跟天奇在Github上创建了一个叫DMLC的组织，用来加强合作和沟通。第一个项目是dmlc-core，放置了启动和数据读取代码。

　　DMLC的第二个新项目叫wormhole。想法是提供一系列分布式机器学习算法，他们使用差不多相同的配置参数来统一用户体验。我把parameter server里面的机器学习相关算法移植了过来，天奇移植了xgboost。Parameter server原有的系统代码简化到了ps-lite。

　　中途我听百度同学说factorization machine（FM）在广告数据上效果不错，所以在wormhole上实现了下。针对分布式做了一些优化，然后投了WSDM。前后没有花到一个月，但神奇的竟然拿了最佳论文提名。

　　在wormhole的开发中发现一个问题，就是各个算法还是挺不一样，他们可以共用一些代码，但又有各自的特点，需要特别的优化来保证性能。这样导致维护有些困难，例如对共用代码的改动导致所有项目都要检查下。总结下来觉得一个项目最好只做一件事情。所以天奇把xgboost代码放回原来项目，我也把FM独立出来一个项目叫difacto。

　　通过一系列的项目，我学到的一点是，以目前的水平和人力，做一个通用而且高效的分布式机器学习框架是很难的一件事情。比较可行的是针对一类相似的机器学习算法做针对性的项目。这个项目的接口必须是符合这类算法结构，所以做算法开发的同学也能容易理解，而不是过多暴露底层系统细节。

　　真正的让DMLC社区壮大的项目是第三个，叫做MXNet。当时的背景是CXXNet达到了一定的成熟度，但它的灵活性有局限性。用户只能通过一个配置项来定义模型，而不是交互式的编程。另外一个项目是zz和敏捷他们做的Minerva，是一个类似numpy的交互式编程接口，但这个灵活的接口对稳定性和性能优化带来很多挑战。我当时候同时给两个项目做分布式的扩展，所有都有一定的了解。然后一个自然的想法是，把两个项目合并起来取长补短岂不是很好。

　　召集了两个项目的开发人员讨论了几次，有了大致的眉目。新项目取名MXNet，可以叫做mixed-net，是前面两个名字（Minerva和CXXNet）的组合。放弃开发了几年的项目不是容易的决定，但幸运的是小伙伴都愿意最求更好，所以 MXNet进展挺顺利。很快就有了可以跑的第一个版本。

　　第四年：9/15-8/16

　　前半年为difacto和MXNet写了很多代码。其实一开始的时候我觉得difacto更重要些，毕竟它对于线性算法的提升非常显著而且额外的计算开销并不大，这对广告预估之类的应用会有非常大的提升。但有次遇到Andrew Ng，我跟他说我同时在做这两个项目，他立即告诉我我应该全部精力放在MXNet上，这个的未来空间会大很多。我一直很佩服Andrew的眼光，所以听了他的建议。

　　11月的时候MXNet就有了很高的完成度。写了个小论文投去了NIPS的workshop也算是歇了口气。但随后就听到了TensorFlow（TF）开源的消息。由 Jeff Dean领导大量全职工程师开发，Google庞大的宣传机器支持，不出意料迅速成为最流行的深度学习平台。TF对我们压力还是蛮大，我们有核心开发者转去用了TF。不过TF的存在让我领悟到一点，与其过分关心和担忧对手，不如把精力集中在把自己的做得更好。

　　NIPS的时候MXNet的小伙伴聚了一次，有好几个我其实是第一次见面。随后Nvidia的GTC邀请我们去做报告。在这两次之间大家爆发了一把，做了很多地方的改进。同时用户也在稳步增长。我们一直觉得MXNet是小开发团队所以做新东西快这是一个优势，但随着用户增加，收到抱怨说开发太快导致很多模块兼容性有问题。有段时间也在反思要在新技术开发速度和稳定性之间做一些权衡。

　　这时一夜之间大数据不再流行，大家都在谈深度学习了。