基于nGraph的GPU后端分布式训练方法和系统
授权
摘要
本申请提供一种基于nGraph的GPU后端分布式训练方法，包括：接收训练请求，并获取对应的训练数据；通过nGraph框架链接的NCCL库文件的系统路径获取NCCL库文件；按照所述训练请求调用NCCL通信接口配置得到训练模型；所述NCCL通信接口为位于所述nGraph框架GPU后端、基于所述NCCL库文件的通信操作接口；利用所述训练模型对所述训练数据进行GPU后端训练。本申请能够满足用户对于基于nGraph GPU后端进行神经网络分布式训练的迫切需求，进一步提升了深度学习网络训练的性能。本申请还提供一种GPU后端分布式训练系统、计算机可读存储介质和电子设备，具有上述有益效果。
基本信息
专利标题 ：
基于nGraph的GPU后端分布式训练方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112465112A
申请号 ：
CN202011302180.0
公开（公告）日 ：
2021-03-09
申请日 ：
2020-11-19
授权号 ：
CN112465112B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
王丽曹芳邱志勇郭振华
申请人 ：
苏州浪潮智能科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省苏州市吴中区吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢
代理机构 ：
北京集佳知识产权代理有限公司
代理人 ：
高勇
优先权 ：
CN202011302180.0
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06N3/063 G06F8/41
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2021-03-26 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20201119
申请日 : 20201119
2021-03-09 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
