基于无服务器计算的分布式深度学习性能保证方法

摘要

本发明公开了一种基于无服务器计算的分布式深度学习性能保证方法，包括一个分布式深度神经网络（Distributed Deep Neural Network,DDNN）训练性能预测模型以及一个无服务器计算函数资源配置方法。具体包括提交DDNN作业预运行；获取DDNN作业相关参数；收集无服务器计算函数相关特征参数；设计了一种基于所述获取DDNN作业相关参数和无服务器计算系统相关特征参数的训练性能预测模型；本发明设计并实现一种简单且有效的基于无服务器计算函数资源配置策略λDNN，解决基于无服务器计算的DDNN训练中的性能预测问题，在保证DDNN训练性能的前提下最小化DDNN训练成本花销。