[发明专利]一种基于混合并行的分布式训练方法在审
| 申请号： | 202011335380.6 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112464784A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 卢康;王玮;孙光泽;杨赟;王刚;龙怡霖;任鹏飞;丁军峰;刘慷;赵智峰 | 申请（专利权）人： | 西安烽火软件科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 陆志斌 |
| 地址： | 710077 陕西省西安市长安区坤元*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合并行的分布式模型训练方法，涉及深度神经网络模型训练技术领域，采用数据并行与模型并行的混合并行方式，使用多节点、多GPU解决以上问题。首先针对训练时间长的问题，采用分布式集群的方法对海量数据进行并行计算，提升训练速度；其次针对训练时分类层模型占用显存过大的问题，采用模型并行方式，将分类层模型切分为若干份，并部署在集群中多个节点的多张GPU上，同时可根据分类层模型大小动态调整节点数目，满足大ID情况下的分类模型训练。本发明使用基于数据并行和模型并行的混合并行方式，使用分布式集群训练，在保持原有深度学习训练效果的同时，能够大幅度提升模型训练效率、满足大ID下的分类模型训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 并行 分布式 训练 方法 | ||
【主权项】：
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