[发明专利]分布式深度学习流调度方法、系统、设备有效
| 申请号： | 201911363582.9 | 申请日： | 2019-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN111131080B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 虞红芳;孙罡;周攀;和新树 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L12/861 | 分类号： | H04L12/861;H04L12/935;H04L12/865;H04L12/24;G06F9/50 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种分布式深度学习流调度方法、系统、设备，涉及计算机技术领域。分布式深度学习流调度设备能够部署分布式深度学习流调度系统，并采用分布式深度学习流调度方法实现流调度。本发明方法从DDL训练的流特点出发，提出采用高精度改善优先的调度方式，对DDL训练任务进行数据流调度。本发明对DDL训练任务进行优先级划分，并周期性的更新DDL训练任务的优先级。其中通过DDL训练任务的历史数据预测该任务未来一个调度周期的精度改善情况，并以此进行排序进而确定DDL训练任务的优先级。同时，本发明考虑了网络优先级有限的情况，并通过全局优先级映射为本地优先级的方式，实现了少量优先级模拟无限优先级的可能。 | ||
| 搜索关键词： | 分布式 深度 学习 调度 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
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