[发明专利]分布式并行的深度学习方法及系统在审
| 申请号： | 201910577968.3 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN112149819A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 刘若鹏;栾琳;季春霖;陈峰 | 申请（专利权）人： | 杭州光启人工智能研究院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 古利兰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种分布式并行的深度学习方法、处理器及系统，该方法适用于由N个处理器构成的分布式并行的深度学习系统，具体内容为：每个处理器将用于训练神经网络模型的训练数据划分为N个第一梯度块。每个处理器对N个第一梯度块进行N‑1次迭代累积处理，得到每个处理器对应的N个第二梯度块。每个处理器对N个第二梯度块进行N‑1次迭代覆盖处理，得到每个处理器对应的N个第三梯度块，完成对神经网络模型的训练。本方案中，预先将训练数据划分为N个梯度块，并利用每个处理器分别对N个梯度块进行N‑1次迭代累积和迭代覆盖处理，完成对神经网络模型的训练，降低训练周期、训练成本和提高训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 分布式 并行 深度 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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