[发明专利]一种多节点分布式训练方法、装置、设备及可读介质有效
| 申请号： | 202011362143.9 | 申请日： | 2020-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN112463056B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 赵涟水;吴韶华 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F3/06 | 分类号： | G06F3/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 张涛;张元 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多节点分布式训练方法，包括：在每个节点上分别建立独立的训练计算图，通过训练计算图覆盖每个节点内的全部GPU和CPU，并将每个节点的CPU加入到深度学习模型分布式训练框架中；将主节点GPU中的初始训练参数拷贝到主节点CPU中，并将主节点CPU中的初始训练参数发送到其他节点的CPU上；将其他节点的CPU接收的初始训练参数拷贝到各自节点的GPU上，通过训练计算图对梯度进行规约操作，并将规约后得到的一级梯度拷贝到各自节点的CPU上；以及对各自节点的CPU中一级梯度再次进行规约，并将规约后得到的二级梯度拷贝到各自节点的GPU中。本发明还公开了对应的装置、计算机设备和可读存储介质。本发明通过结合horovod和replicated两种训练模式的优点，提高训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 节点 分布式 训练 方法 装置 设备 可读 介质 | ||
【主权项】：
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