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針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式多機(jī)多GPU上的加速訓(xùn)練問題，提出一種基于虛擬化的遠(yuǎn)程多GPU調(diào)用的實(shí)現(xiàn)方法。利用遠(yuǎn)程GPU調(diào)用部署的分布式GPU集群改進(jìn)傳統(tǒng)一對(duì)一的虛擬化技術(shù)，同時(shí)改變深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式多GPU訓(xùn)練過程中的參數(shù)交換的位置，達(dá)到兩者兼容的目的。該方法利用分布式環(huán)境中的遠(yuǎn)程GPU資源實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速訓(xùn)練，且達(dá)到單機(jī)多GPU和多機(jī)多GPU在CUDA編程模式上的統(tǒng)一。以手寫數(shù)字識(shí)別為例，利用通用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多機(jī)多GPU數(shù)據(jù)并行的訓(xùn)練進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。
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