DLPF:基于异构体系结构的并行深度学习编程框架

发布时间：2017-07-31 12:36

  本文关键词：DLPF:基于异构体系结构的并行深度学习编程框架

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【摘要】：深度学习在机器学习领域扮演着十分重要的角色,已被广泛应用于各种领域,具有十分巨大的研究和应用前景.然而,深度学习也面临3方面的挑战:1)现有深度学习工具使用便捷性不高,尽管深度学习领域工具越来越多,然而大多使用过程过于繁杂,不便使用;2)深度学习模型灵活性不高,限制了深度学习模型发展的多样性;3)深度学习训练时间较长,超参数搜索空间大,从而导致超参数寻优比较困难.针对这些挑战,设计了一种基于深度学习的并行编程框架,该框架设计了统一的模块库,能可视化地进行深度学习模型构建,提高了编程便捷性;同时在异构平台对算法模块进行加速优化,较大程度减少训练时间,进而提高超参数寻优效率.实验结果表明,该编程框架可以灵活构建多种模型,并且对多种应用取得了较高的分类精度.通过超参数寻优实验,可以便捷地获得最优超参数组合,从而推断各种超参数与不同应用的联系.
【作者单位】： 国防科学技术大学并行与分布处理国防重点实验室;国防科学技术大学计算机学院;
【关键词】： 深度学习 编程框架 可视化 异构平台 加速
【基金】：国家自然科学基金项目(61125201,U1435219)~~
【分类号】：TP181
【正文快照】： Fig.2 The module library of deep learning.图2深度学习的算法模块库信息时代,大数据已经渗透到众多行业和业务领域,成为重要的生产因素,但其原始数据往往量大而价值密度低,传统的数据分析技术已经无法有效挖掘数据的功能和价值.因此,必须采取更有效的方法提取大数据的主要

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本文编号：599225