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本发明实施例提供的深度学习方法、装置、网络设备和可读存储介质，对服务器中的各GPU中的模型副本，进行数据处理，得到当前批次的梯度数据；当对应的GPU中的梯度数据累计个数达到预设阈值时，以累计的梯度数据，来更新模型副本；其中，至少一个GPU所对应的梯度数据的预设阈值大于等于2。从而通过对梯度数据的累计一定数量之后，再对模型进行更新，扩大了训练时实际使用的BatchSize，且同时降低了参数更新的次数，挣脱了单个GPU显存的限制，可以实现更大的BatchSize的训练，有效的提升了系统的吞吐量和
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113129200 A
(43)申请公布日
2021.07.16
(21)申请号 20191
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