[发明专利]一种基于NDN的P2P分布式机器学习训练系统数据传输方法有效
| 申请号： | 202011581614.5 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112579301B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 于珊平;欧阳巧琳;胡晗;安建平 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于NDN的P2P分布式机器学习训练系统数据传输方法，属于分布式机器学习领域。本发明方法，将NDN中基于PIT的请求聚合机制、基于CS的网内缓存机制以及“一对多”的内容分发机制应用于P2P架构下的分布式机器学习中，在同步训练与异步训练中，能够满足减小传输冗余数据的需求。本发明方法减小了分布式机器学习训练系统中的传输冗余，从而减小了传输时延，提高了网络传输效率。同时，可以支持异步机器学习。在传输失败进行重传时，可以通过网内缓存实现就近获取，减少了对服务器端链路的占用，降低了传输延迟。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ndn p2p 分布式 机器 学习 训练 系统 数据传输 方法 | ||
【主权项】：
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