本发明提供的方法针对现有的深度学习方法参数同步模式在大规模集群中可能会存在的问题，在Spark环境中引入了参数存储节点和参数服务控制节点这一编程框架，将集群中的节点分为计算节点、参数存储节点和参数服务控制节点，参数服务控制节点负责参数的收发以及参数更新机制的实现。参数存储节点和参数服务控制节点的出现使得异步通信成为可能，计算节点只需要在某次迭代的伊始向参数服务控制节点请求权重，在迭代的末尾向参数服务控制节点发送权重即可，大幅降低了通信时间、通信量以及节点闲置时间，使得在大数据环境下的深度学习训练任务的效率大幅提升。