[发明专利]一种基于MIC集群的深度学习框架Caffe系统及算法在审
| 申请号： | 201611073058.4 | 申请日： | 2016-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN106650925A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 刘姝 | 申请（专利权）人： | 郑州云海信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06F9/48;G06F9/50;G06F9/54 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于MIC集群的深度学习框架Caffe系统及算法，通过MPI技术运行在MIC集群多节点上，各节点间通过MPI通信将任务和数据均分，不同节点间并行执行子任务、处理子数据，进行Caffe中ForwardBackward计算，将执行结果反馈给主节点由主节点对各节点反馈的权值信息进行计算汇总后将更新后的参数分发至各节点，各从节点利用新参数进行下一轮迭代计算。实现同一进程内多线程并行计算，在卷积神经网络中涉及大量的矩阵计算，多线程并行主要用在矩阵计算上，通过设置并行线程数，最大程度发挥MIC处理器性能，提高Caffe运行时间性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 mic 集群 深度 学习 框架 caffe 系统 算法 | ||
【主权项】：
一种基于MIC集群的深度学习框架Caffe系统，其特征在于，包括，MIC集群内多节点，所述节点包括主节点和从节点，各节点与数据库连接，并通过MPI通信共享数据和任务；所述主节点负责对各节点反馈的信息进行计算汇总后将更新后的参数分发至各节点；从节点利用新参数进行下一轮迭代计算，并将执行结果反馈给主节点。
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