原文:分布式深度学习DDL解析

分布式深度学习DDL解析 一 概述 给一个庞大的GPU集群,在实际的应用中,现有的大数据调度器会导致长队列延迟和低的性能,该文章提出了Tiresias,即一个GPU集群的调度器,专门适应分布式深度学习任务,该调度器能够有效率的调度并且合适地放置深度学习任务以减少他们的任务完成时间 JCT Job Completion Time ,一个深度学习任务执行的时间通常是不可预知的,该文章提出两种调度算法, ...

2020-06-09 06:52 0 706 推荐指数:

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深度学习分布式训练

转自:https://blog.csdn.net/xs11222211/article/details/82931120#commentBox 本系列博客主要介绍使用Pytorch和TF进行分布式训练,本篇重点介绍相关理论,分析为什么要进行分布式训练。后续会从代码 ...

Tue Jun 25 18:48:00 CST 2019 0 1661
深度学习分布式模型

背景 随着各大企业和研究机构在PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet等深度学习框架上面训练模型越来越多,项目的数据和计算能力需求急剧增加。在大部分的情况下,模型是可以在单个或多个GPU平台的服务器上运行的,但随着数据集的增加和训练时间的增长,有些训练需要耗费数天甚至数周 ...

Mon Nov 04 17:12:00 CST 2019 0 1098
 
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