[发明专利]一种AI分布式训练系统的参数更新方法、装置、设备有效
| 申请号： | 202010820131.X | 申请日： | 2020-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN112001501B | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 郭振华;范宝余;曹芳;赵雅倩;李仁刚 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F16/23;G06F16/27;H04L67/10 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 刘志红 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种AI分布式训练系统的参数更新方法，包括：在分布式异构系统的目标worker节点上启动AI算法模型的训练任务，控制该节点加载模型参数，并为其随机选择第k次迭代训练的样本数据，对模型参数进行梯度更新，并随机创建目标节点集合，利用该集合对邻接矩阵进行非零值更新，并利用更新邻接矩阵对该集合中各个节点上的模型参数进行更新；当完成第k次迭代训练时，若AI算法模型收敛，则重复对该节点进行迭代训练，直至该节点完成M次迭代训练，则判定分布式异构系统完成AI加速任务。利用该方法可以在支持混合异构分布式计算环境的同时，也能够降低分布式计算集群中各个worker节点在进行参数同步时对于通信带宽的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 ai 分布式 训练 系统 参数 更新 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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