卷积神经网络模型同步训练方法、集群及可读存储介质

授权

摘要

本申请公开了一种卷积神经网络模型同步训练方法、集群及可读存储介质，在本方法中，在训练卷积神经网络时，则按照训练数据量向各个GPU分配训练样本。各个GPU按照被分配的训练数据量对同一个卷积神经网络的训练耗时之间的差异得到缩小，各个GPU之间训练等待时间可缩短，训练效率得到提升。与此同时，在本方法中，用于训练卷积神经网络的GPU的型号可不同，因而可减少闲置GPU，可降低硬件成本。

基本信息

专利标题：

卷积神经网络模型同步训练方法、集群及可读存储介质

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110705705A

申请号：

CN201910912956.1

公开（公告）日：

2020-01-17

申请日：

2019-09-25

授权号：

CN110705705B

授权日：

2022-04-22

发明人：

曹芳郭振华刘海威

申请人：

浪潮电子信息产业股份有限公司

申请人地址：

山东省济南市高新区浪潮路1036号

代理机构：

北京集佳知识产权代理有限公司

代理人：

田媛媛

优先权：

CN201910912956.1

主分类号：

G06N3/08

IPC分类号：

G06N3/08 G06N3/04