Petuum 是一个分布式机器学习框架。它致力于提供一个超大型机器学习的通用算法和系统接口。它主要集中在系统上 “plumbing work”和算法加速的优化上面，当简化分布式 ML 程序实现时——允许你聚焦在模型优化和大数据分析方面。Petuum 能够在集群和云计算（比如：Amazon EC2 和 Google GCE）上高效运行。（ML 是指 ML 算法） 。
Petuum 除了增加了分布式 ML 程序工具，同时还增加了用于大数据分析上的分布式ML算法库。此外它还包含这些工具（在不断丰富中）：
卷机神经网络
度量学习
多级逻辑回归
非负矩阵分解
稀疏编码
K-均值
高级 MedLDA 主题模型
LDA 主题模型
矩阵分解（协同过滤）
完全连接的深度神经网络
Random Forest Classifier
