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一种加速分布式机器学习梯度汇聚的方法和装置

摘要

本发明涉及分布式计算系统领域,具体涉及一种加速分布式机器学习梯度汇聚的方法和装置,该装置包括:包括梯度汇聚器和与梯度汇聚器连接的工作节点,所述工作节点用于提供梯度数据至梯度汇聚器和接收梯度汇聚器的返还数据;所述梯度汇聚器,包括:输入接口和输入队列模块、接收仲裁模块、解析查找模块、输出队列模块、聚合模块、存储器、输出接口模块和配置接口模块,其中的聚合模块包括:控制模块、解析模块、梯度数据块信息表、梯度数据块缓存器、计算模块和网络组包输出模块。本发明支持大型机器学习模型的训练,存储器可以存储大量梯度数据,同时所需要的缓存空间可以很小,降低了系统缓存的要求,提高了系统整体性能。

著录项

  • 公开/公告号CN112862111B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 之江实验室;浙江大学;

    申请/专利号CN202110450988.1

  • 发明设计人 杨弢;银燕龙;何水兵;陈清扬;

    申请日2021-04-26

  • 分类号G06N20/00(20190101);

  • 代理机构33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙);

  • 代理人孙孟辉

  • 地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

  • 入库时间 2022-08-23 12:21:00

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