基于Tensorflow框架的深度学习训练方法

摘要

本申请提供一种基于Tensorflow框架的深度学习训练方法，包括：接收深度学习训练请求；将深度学习训练请求对应的FPGA板卡虚拟为本地FPGA节点；将本地FPGA节点注册为Tensorflow框架对应的VFPGA设备；配置VFPGA设备的前向算子和反向算子，并编译前向算子和反向算子得到FPGA的bit文件；烧写bit文件到本地FPGA节点，生成本地FPGA节点对应的FPGA设备；利用FPGA设备执行深度学习训练。本申请降低了通信时延，从而提高了深度学习训练效率。本申请还提供一种基于Tensorflow框架的深度学习训练系统、FPGA板卡、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。