資料介紹
針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡在分布式多機多GPU上的加速訓練問題,提出一種基于虛擬化的遠程多GPU調(diào)用的實現(xiàn)方法。利用遠程GPU調(diào)用部署的分布式GPU集群改進傳統(tǒng)一對一的虛擬化技術(shù),同時改變深度神經(jīng)網(wǎng)絡在分布式多GPU訓練過程中的參數(shù)交換的位置,達到兩者兼容的目的。該方法利用分布式環(huán)境中的遠程GPU資源實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡的加速訓練,且達到單機多GPU和多機多GPU在CUDA編程模式上的統(tǒng)一。以手寫數(shù)字識別為例,利用通用網(wǎng)絡環(huán)境中深度神經(jīng)網(wǎng)絡的多機多GPU數(shù)據(jù)并行的訓練進行實驗,結(jié)果驗證了該方法的有效性和可行性。
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