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基于混合并行的分布式训练优化研究

目录

基于混合并行的分布式训练优化研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1分布式训练的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2混合并行技术的现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究意义与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、分布式训练技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1分布式训练基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2分布式训练的主要方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3分布式训练的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

三、混合并行技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1混合并行技术定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2混合并行技术的主要组成部分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3混合并行技术的工作流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

四、基于混合并行的分布式训练优化研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1研究思路与框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2关键技术研究与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3优化策略与性能提升方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.4实验验证与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

五、混合并行分布式训练的应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1在机器学习领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2在深度学习领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3在大数据处理领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

六、面临挑战与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.1当前研究面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.2未来发展趋势与研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.3对行业与社会的价值影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

七、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.2研究成果汇总．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.3对未来研究的建议与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

基于混合并行的分布式训练优化研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.1分布式训练技术发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.2混合并行计算的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

1.3研究意义及价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

二、分布式训练技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1分布式系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2分布式训练原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.3分布式系统的主要特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．