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地理分布式机器学习:超越局域的框架与技术
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作者 李宗航 虞红芳 汪漪 《中兴通讯技术》 2020年第5期16-22,共7页
提出了一种面向地理分布式机器学习的软件框架Geo MX,该框架从通信架构和压缩传输机制两方面着手优化通信。对应设计了分层参数服务器(HiPS)架构和双向稀疏梯度传输(BiSparse)技术,旨在分别减少广域传输的梯度流数量和流大小。GeoMX在... 提出了一种面向地理分布式机器学习的软件框架Geo MX,该框架从通信架构和压缩传输机制两方面着手优化通信。对应设计了分层参数服务器(HiPS)架构和双向稀疏梯度传输(BiSparse)技术,旨在分别减少广域传输的梯度流数量和流大小。GeoMX在跨广域分布的数据中心上最高可取得4倍于数据中心内MXNET的训练效率,且几乎无精度损失。 展开更多
关键词 大数据 人工智能 地理分布式机器学习 梯度稀疏化
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