[发明专利]一种基于超级计算机的全要素模型训练系统在审
| 申请号： | 202110311629.8 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN112882696A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 孟祥飞;康波;孙华文;郭佳;李菲菲;高佑强 | 申请（专利权）人： | 国家超级计算天津中心 |
| 主分类号： | G06F8/33 | 分类号： | G06F8/33;G06F8/34;G06F8/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京锺维联合知识产权代理有限公司 11579 | 代理人： | 丁慧玲 |
| 地址： | 300457 天津市经济*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于超级计算机的全要素模型训练系统，包括流程编辑器，设置于用户终端的浏览器上，用于生成人工智能算法有向无环图；参数提取器和模型映射器设置于云服务器上，云服务器与超级计算机和用户终端通信连接，参数提取器根据预设的参数框架从有向无环图中提取预设参数；模型映射器，选择目标深度学习框架，将所提取的预设参数映射为目标深度学习框架对应的映射数据和映射模型；代码生成器和代码执行器设置于超级计算机上，代码生成器将映射数据和映射模型动态生成可执行的代码；代码执行器运行可执行的代码，并生成运行结果。本发明实现了算法复用和框架迁移，避免多次编程，简化了模型训练过程，提高了模型训练的效率，且容错性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 超级 计算机 要素 模型 训练 系统 | ||
【主权项】：
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