[发明专利]基于层级调度的分布式深度学习系统及学习方法在审
| 申请号： | 201811598007.2 | 申请日： | 2018-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN109858629A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 王堃;郭恩廷;孙雁飞;亓晋;岳东 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F9/50 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于层级调度的分布式深度学习系统及学习方法，系统包括：工作节点端，用于建立深度学习模型，完成计算并将计算结果进行通信传输；服务器端，用于接收并分析来自工作节点端的计算结果，对深度学习模型进行更新并将更新结果反馈至工作节点端。方法包括：工作节点步骤，建立深度学习模型，完成计算并将计算结果进行通信传输；服务器步骤，接收并分析来自工作节点端的计算结果，对深度学习模型进行更新并将更新结果反馈至工作节点端。本发明实现了对于深度学习模型的有效分析，对分布式深度学习模型中不同工作节点直接结果的汇总传输起到了优化作用。 | ||
| 搜索关键词： | 工作节点 学习 更新结果 通信传输 学习系统 层级 服务器步骤 调度 服务器端 有效分析 直接结果 反馈 更新 分析 传输 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于层级调度的分布式深度学习系统，其特征在于，包括：工作节点端，用于建立深度学习模型，完成计算并将计算结果进行通信传输；服务器端，用于接收并分析来自工作节点端的计算结果，对深度学习模型进行更新并将更新结果反馈至工作节点端；所述工作节点端包括，计算模块，用于建立并训练深度学习模型，沿正向传播及反向传播的方向计算结果，存储器，用于对等待上传的计算模块的计算结果进行存储或压缩储存，节点端层级控制器，用于对计算模块的计算结果进行传输控制；所述服务器端包括，服务器端层级控制器，用于与节点端层级控制器建立通信连接，接收并分析来自工作节点端的计算结果，模型更新模块，用于在工作节点端的计算完成后对深度学习模型进行更新，并将更新后的数据反馈至工作节点端。
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