按照 所述，在分布式機器學習中個使用引數伺服器並行訓練模型。即把模型引數儲存在特定伺服器上，其它訓練模型的節點從伺服器上獲取模型引數，在訓練節點上訓練一些樣本後，再把模型引數推動到引數伺服器，達到並行訓練目的。
藍色節點為儲存引數的伺服器，即server，紅色節點為計算節點即worker
mpi_win_create：建立視窗，供其他程序訪問相等於server中的一塊快取mpi_win_lock，mpi_win_unlock對被訪問的視窗進行加鎖和解鎖
mpi_put：將worker資料推送到server上
mpi_get：從server上拉資料
mpi_accumulate：將worker和server上的資料相加
詳細的api見：
#include "mpi.h"
#include "stdio.h"
#define size1 10
#define size2 22
int main(int argc, char *argv)
i = mpi_alloc_mem(size2 * sizeof(int), mpi_info_null, &b);
if (i)
mpi_comm_group(mpi_comm_world, &comm_group);
if(rank == 0)
{ /* rank = 0 */
for (i=0; i用mpi原生的api做起來比較麻煩，可以借助mpi，在程序之間用socket通訊，線伺服器推送資料，從伺服器取資料，在伺服器操作會更方便
Linux ls 命令實現（簡化版）
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