[发明专利]一种基于国产众核处理器的深度学习算法实现方法与平台在审
| 申请号： | 201710353067.7 | 申请日： | 2017-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN107085743A | 公开（公告）日： | 2017-08-22 |
| 发明（设计）人： | 王明清;刘姝;黄雪;董昊 | 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;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司37205 | 代理人： | 刘晓政 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机信息处理领域，具体涉及一种基于国产众核处理器的深度学习算法实现方法与平台，给出了深度学习算法数据并行方式的设计与实现方式，接着阐述了深度学习算法核组间进程级并行与实现；之后说明了深度学习算法核组内线程级并行与实现方式；最后基于国产众核平台深度学习算法的优化方式与策略，设计了硬件平台搭建方案。充分利用硬件资源，大大缩短了对称正定线性方程组的求解时间，降低计算能耗，从而减少了机房构建、管理及运维成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 国产 处理器 深度 学习 算法 实现 方法 平台 | ||
【主权项】：
一种基于国产众核处理器的深度学习算法实现方法，其特征在于：深度学习算法的数据并行方式通过主从模式完成，包括以下步骤：S1：将网络模型复制成n份，训练样本均分成n份；S2：第i份网络模型利用第i个训练样本子集做迭代训练；S3：每次迭代完成时，将参数梯度上传至参数服务器；S4：下次迭代开始前从参数服务器下载参数集作为本次迭代的初始参数。
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