高性能深度学习框架Caffe-MPI

来源：智能计算芯世界 发布时间：2023-03-29 15:47:33 阅读量：800

内容包括深度学习的发展、需求、挑战及解决方案和高性能深度学习计算框架Caffe-MPI 2部分，高性能深度学习计算框架，深度学习的成功来自三个方面：

➤巨大的标记数据样本：图像（亿级）、语音（万小时） 

➤ 先进算法、模型、软件：神经网络算法（DNN/ CNN/ RNN）、深度学习软件（Caffe/ TensorFlow/ MXNet） 

➤高性能计算：数据样本多，需要高容量、高带宽的并行存储，模型训练时间长，需要大规模集群并行处理，节点内需要异构加速，参数达到十亿级以上，需要高带宽、低延时网络，保证节点间参数更新快速同步。 

深度学习平台与GPU计算：线下训练平台（ CPU +K40 /K80/M40/P100 GPU、单机4-8GPU卡、GPU集群大规模训练）、线上识别平台（CPU+M4 GPU、单机1-2卡、数据中心、云计算模式）、未来发展趋势（CPU+Pascal/Volta GPU+Nvlink）。

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