分布式深度学习研究

辜阳; 杨大为

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分布式深度学习研究

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摘要

传统单机深度学习模型的训练耗时,动辄花费一周甚至数月的时间,让研究者望而却步,因此深度学习并行训练的方法被提出,用来加速深度学习算法的学习过程.文章首先分析了为什么要实现分布式训练,然后分别介绍了基于模型并行和数据并行两种主要的分布式深度学习框架,最后对两种不同的分布式深度学习框架的优缺点进行比较,得出结论.

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来源
《科技创新与应用》 |2017年第29期|710|共2页
作者
辜阳; 杨大为;
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作者单位

沈阳理工大学信息科学与工程学院;

辽宁沈阳 110159;

沈阳理工大学信息科学与工程学院;

辽宁沈阳 110159;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
深度学习; 分布式训练; 模型并行; 数据并行;

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