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异构环境感知的分布式神经网络训练模型: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2024年第9期45卷 2821-2827页; 作者：咸琳涛刘晓兰王淦刘建明潍坊医学院智能医学工程实验室山东潍坊261053; 针对分布式神经网络训练在异构环境中训练速度慢、资源利用率低的问题,提出一种异构环境感知的分布式神经网络训练模型(H-PS)。根据计算节点当前状态动态调度训练任务,使计算节点能够在相同时间完成训练任务,提高资源利用率。提出通信...; 针对分布式神经网络训练在异构环境中训练速度慢、资源利用率低的问题,提出一种异构环境感知的分布式神经网络训练模型(H-PS)。根据计算节点当前状态动态调度训练任务,使计算节点能够在相同时间完成训练任务,提高资源利用率。提出通信与计算并行策略,参数服务器与计算节点传输模型参数期间,计算节点持续模型计算,进一步提高资源利用率。使用灵活的量化策略,压缩神经网络模型参数,减少参数服务器与计算节点的通信开销。使用新兴的容器集群进行实验,结果表明,与现有方法相比,H-PS训练时间缩短1.4~3.5倍。; 来源：详细信息评论

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