[发明专利]面向分布式深度学习算子并行训练的通信优化方法与系统有效
| 申请号： | 202310039997.0 | 申请日： | 2023-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN115996173B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 于笑颜;李诚;周泉;王海权;徐伟;许胤龙 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | H04L41/0823 | 分类号： | H04L41/0823;H04L41/0894;H04L41/14;G06F18/214;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;韩珂 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向分布式深度学习算子并行训练的通信优化方法与系统，对通信方式进行了优化，方法与系统一一对应，主要包括：剖析模型，策略评估和生成最佳优化策略，算子拆分和隐藏通信，模型训练与算子拆分的集成四个部分。与传统方案相比，本发明利用开销模型评估出最优的拆分策略，将通信前后的计算算子拆分成细粒度的子计算算子，使得计算算子和通信算子并行，使得通信开销能最大化地隐藏到计算中，最大化利用网络和计算资源。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 分布式 深度 学习 算子 并行 训练 通信 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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