[发明专利]基于NDN的PS架构分布式机器学习训练系统数据传输方法有效
| 申请号： | 202011580994.0 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112822110B | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 胡晗;欧阳巧琳;刁文澜;安建平 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | H04L12/741 | 分类号： | H04L12/741;H04L12/761;H04L29/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于NDN的PS架构分布式机器学习训练系统数据传输方法，属于分布式机器学习技术领域。本发明方法，将NDN中基于PIT的请求聚合机制、基于CS的网内缓存机制以及“一对多”的内容分发机制应用于分布式机器学习训练系统中，能够改变现有的PS与多个CPU之间“一对一”的数据交互的模式，减少PS发送更新参数的次数，从而减少数据的冗余传输、减轻PS周边链路负载、降低链路带宽占用、缩短机器学习的训练计算时延。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ndn ps 架构 分布式 机器 学习 训练 系统 数据传输 方法 | ||
【主权项】：
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