传统单机深度学习模型的训练耗时,动辄花费一周甚至数月的时间,让研究者望而却步,因此深度学习并行训练的方法被提出,用来加速深度学习算法的学习过程。文章首先分析了为什么要实现分布式训练,然后分别介绍了基于
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基于元数据和WebService的分布式异构数据共享平台的体系与实现,钱大君,吴健平,对如何实现分布式异构数据的共享问题进行了讨论,提出了一种基于元数据和WebService的分布式异构数据共享技术方
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为了降低树核函数算法的计算复杂度,对树的特征空间进行压缩,提出了一种基于分布式树的近似核函数分类算法。用向量的形式对树进行描述,根据树的特征空间将每一棵树近似转换为分布式的树片段集合,提出一种计算分布
Min-Min任务调度算法的思路总是优先调度执行时间较短的小任务,无法得到理想的最优跨度及资源负载平衡。针对该问题,提出基于资源分级的自适应Min-Min算法。分配任务前,先参考现有资源的属性进行分级
针对网格环境下分布式异步动态调价算法存在均衡价格收敛过程缓慢、调价效率较低的缺点,提出了一种基于市场机制的非线性调价算法。该算法结合了当前超额需求和过去超额需求对资源价格变化的影响,较真实地刻画了需求