【摘 要】
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基于MXNet框架，针对同步并行下参数同步耗时过长这一问题，提出了一种多机同步并行下的训练数据动态分配算法。基于计算节点的计算效率，每一次迭代后将动态调整节点需要处理的样
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0200404);国家自然科学基金(U1711263)
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基于MXNet框架，针对同步并行下参数同步耗时过长这一问题，提出了一种多机同步并行下的训练数据动态分配算法。基于计算节点的计算效率，每一次迭代后将动态调整节点需要处理的样本数据量。这样的机制使模型既能同步并行也降低了等待梯度更新的耗时。最后，利用天河二号超级计算机对此优化算法进行了对比实验，实验结果表明，所提出的优化机制达到了预期效果。
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