[发明专利]深度学习模型的分布式训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201911161212.7 | 申请日： | 2019-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN110969198A | 公开（公告）日： | 2020-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王振 | 申请（专利权）人： | 广东浪潮大数据研究有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;H04L12/26 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 侯珊 |
| 地址： | 510620 广东省广州市天河区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习模型的分布式训练方法，包括：获取集群内各个节点间的网络通信速度数据集；利用聚类算法及网络通信速度数据集，对集群的所有节点进行网络分组；将深度学习模型的分布式训练任务调度至网络通信速度最快的网络分组的节点进行训练。可见，在本申请中，预先根据各个节点间的网络通信速度对节点进行网络分组，这样在执行深度学习模型的分布式训练任务时，便可选择网络通信速度最快的网络分组内的节点进行训练，从而避免节点网络通讯速度过慢导致的训练速度过慢的问题；本发明还公开了一种深度学习模型的分布式训练装置、设备及计算机可读存储介质，同样能实现上述技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 分布式 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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