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摘要：本发明提供一种权重流水并行的神经网络分布式训练方法和装置，本包括：将神经网络拆分为多个计算阶段，将所述计算阶段按照前反向操作表示为前反向结点并按照顺序进行环形排列，得到目标轮盘；对所述目标轮盘的所述前反向结点所在的位置进行设备框标记，以将所述前反向结点所在的位置平均分配给计算设备；根据所述目标轮盘的旋转状态和所述设备框得到每个所述计算设备的当前前反向结点，对于每个所述计算设备，利用训练数据根据所述当前前反向结点对应的前反向操作进行计算并传输相应权重，进而得到训练结果。本发明使每个计算设备按照目标轮盘的旋转状态进行前向推理或反向传播，降低了神经网络训练过程中设备之间的数据传输量，提高整体训练效率。
主权项：1.一种权重流水并行的神经网络分布式训练方法，其特征在于，包括：将神经网络拆分为多个计算阶段，将所述计算阶段按照前反向操作表示为前反向结点并按照顺序进行环形排列，得到目标轮盘；对所述目标轮盘的所述前反向结点所在的位置进行设备框标记，以将所述前反向结点所在的位置平均分配给计算设备；根据所述目标轮盘的旋转状态和所述设备框得到每个所述计算设备的当前前反向结点，对于每个所述计算设备，利用训练数据根据所述当前前反向结点对应的前反向操作进行计算并传输相应权重，进而得到训练结果。
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百度查询： 清华大学 权重流水并行的神经网络分布式训练方法和装置
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