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基于虚拟化的多GPU深度神经网络训练框架

作者:杨志刚; 吴俊敏; 徐恒; 尹燕 中国科学技术大学计算机科学与技术学院; 合肥230022; 中国科学技术大学苏州研究院; 江苏苏州215123; 中国科学技术大学软件学院; 江苏苏州215123

摘要:针对深度神经网络在分布式多机多GPU上的加速训练问题,提出一种基于虚拟化的远程多GPU调用的实现方法。利用远程GPU调用部署的分布式GPU集群改进传统一对一的虚拟化技术,同时改变深度神经网络在分布式多GPU训练过程中的参数交换的位置,达到两者兼容的目的。该方法利用分布式环境中的远程GPU资源实现深度神经网络的加速训练,且达到单机多GPU和多机多GPU在CUDA编程模式上的统一。以手写数字识别为例,利用通用网络环境中深度神经网络的多机多GPU数据并行的训练进行实验,结果验证了该方法的有效性和可行性。

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计算机工程

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国际刊号:1000-3428

国内刊号:31-1289/TP

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