[发明专利]基于nGraph的GPU后端分布式训练方法和系统有效
| 申请号： | 202011302180.0 | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112465112B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 王丽;曹芳;邱志勇;郭振华 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/063;G06F8/41 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 高勇 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于nGraph的GPU后端分布式训练方法，包括：接收训练请求，并获取对应的训练数据；通过nGraph框架链接的NCCL库文件的系统路径获取NCCL库文件；按照所述训练请求调用NCCL通信接口配置得到训练模型；所述NCCL通信接口为位于所述nGraph框架GPU后端、基于所述NCCL库文件的通信操作接口；利用所述训练模型对所述训练数据进行GPU后端训练。本申请能够满足用户对于基于nGraph GPU后端进行神经网络分布式训练的迫切需求，进一步提升了深度学习网络训练的性能。本申请还提供一种GPU后端分布式训练系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ngraph gpu 后端 分布式 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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