[发明专利]高性能流水线并行深度神经网络训练在审
| 申请号： | 201980033991.4 | 申请日： | 2019-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN112154462A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | V·塞沙德利;A·费尼沙耶;D·纳拉亚南;A·哈拉普;N·D·兰格拉詹 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 黄倩 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 使用DNN的简档将深度神经网络(DNN)的层划分为多个阶段。阶段中的每个阶段包括DNN的层中的一个或多个层。将DNN的层划分为多个阶段以各种方式被优化，包括优化划分以最小化训练时间，最小化用于训练DNN的工作者计算设备之间的数据通信，或确保工作者计算设备执行大致相等量的处理来训练DNN。阶段被分配给工作者计算设备。工作者计算设备使用调度策略来处理训练数据的批次，该调度策略使得工作者在DNN训练数据的批次的前向处理与DNN训练数据的批次的后向处理之间交替。这些阶段可以被配置成用于模型并行处理或数据并行处理。 | ||
| 搜索关键词： | 性能 流水线 并行 深度 神经网络 训练 | ||
【主权项】：
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