[发明专利]一种基于网络重配置的分布式机器学习系统加速方法在审
| 申请号： | 202010587173.3 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111767146A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 裘翼滔;蒋从锋;欧东阳;闫龙川;殷昱煜;张纪林;黄震;赵子岩;李妍 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于网络重配置的分布式机器学习系统加速方法。本发明包括以下步骤：步骤1：调度器从数据库里获取一定数量待训练模型。步骤2：根据各个训练任务的位置偏好性将其划分成多个子任务部署到各个服务器上。步骤3：调度策略管理器不断根据各个任务距离达到时间公平性的难易程度分配GPU资源。步骤4：根据当前网络状况动态调整TCP缓冲区大小。步骤5：调度策略管理器根据负载运行情况将相应结果，记录到数据库中。步骤6：根据数据库中待训练模型的情况决定是否继续进行调度。本发明根据时间公平性和位置敏感性的任务调度策略，可以避免出现机器学习模型训练过程中出现长尾延迟等问题，提高了集群的服务质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 配置 分布式 机器 学习 系统 加速 方法 | ||
【主权项】：
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