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跨數據中心機器學習(賦能多雲智能數算融合)/人工智慧前沿理論與技術應用叢書

  • 作者：編者:虞紅芳//李宗航//孫罡//羅龍|責編:李樹林
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121448256
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：251
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於作者多年的研究成果，詳細介紹了跨數據中心機器學習的訓練系統設計和通信優化技術。本書面向多數據中心間的分散式機器學習系統，針對多數據中心間有限的傳輸帶寬、動態異構資源，以及異構數據分佈三重挑戰，自底向上討論梯度傳輸協議、流量傳送調度、高效通信架構、壓縮傳輸機制、同步優化演算法、異構數據優化演算法六個層次的優化技術，旨在提升分散式機器學習系統的訓練效率和模型性能，突破跨數據中心機器學習的通信瓶頸和數據壁壘，實現多數據中心算力和數據資源的高效整合。
    本書可作為跨數據中心機器學習的參考資料，供人工智慧及分散式計算領域的科研和工程人員閱讀。
作者介紹
編者:虞紅芳//李宗航//孫罡//羅龍|責編:李樹林
目錄
第1章  跨數據中心機器學習概述
  1.1  分散式機器學習
    1.1.1  基本概念
    1.1.2  國內外發展現狀
    1.1.3  並行模式
    1.1.4  通信範式
    1.1.5  通信優化技術
  1.2  跨數據中心分散式機器學習
    1.2.1  產業發展背景及需求
    1.2.2  基本架構
    1.2.3  面臨的關鍵挑戰
  1.3  本書的章節結構
  本章參考文獻
第2章  高效通信架構
  2.1  分層參數伺服器通信架構
    2.1.1  架構設計方案
    2.1.2  運行流程與通信模型
    2.1.3  主要操作原語
  2.2  部署模式與適用場景
  2.3  實驗與性能評估
  2.4  本章小結
  本章參考文獻
第3章  同步優化演算法
  3.1  系統模型與基礎同步優化演算法
    3.1.1  系統模型
    3.1.2  全同步通信演算法
    3.1.3  實驗與性能評估
  3.2  面向受限域間通信資源的同步演算法
    3.2.1  研究現狀
    3.2.2  內同步累積的低頻同步通信演算法
    3.2.3  實驗與性能評估
  3.3  面向異構計算與通信資源的同步演算法
    3.3.1  研究現狀
    3.3.2  延遲補償的混合同步演算法
    3.3.3  迭代次數自適應的同步演算法
    3.3.4  實驗與性能評估
  3.4  本章小結
  本章參考文獻
第4章  壓縮傳輸機制
  4.1  稀疏化與量化基本概念
  4.2  雙向梯度稀疏化技術
    4.2.1  梯度稀疏化技術
    4.2.2  稀疏同步技術
    4.2.3  冗余梯度修正技術
  4.3  混合精度傳輸技術
  4.4  實驗與性能評估
  4.5  本章小結
  本章參考文獻
第5章  梯度傳輸協議
  5.1  研究動機

  5.2  協議設計及其挑戰
  5.3  近似梯度分類演算法
    5.3.1  演算法設計
    5.3.2  分類閾值動態衰減技術
  5.4  差異化梯度傳輸協議的設計
    5.4.1  基於優先順序的差異化傳輸
    5.4.2  差異化接收方法
  5.5  實現和部署
    5.5.1  DGT通信中間件的功能實現
    5.5.2  DGT通信中間件的跨數據中心部署
  5.6  實驗與性能評估
  5.7  本章小結
  本章參考文獻
第6章  流量傳送調度
  6.1  基於動態通信調度的通信覆蓋機制
    6.1.1  研究動機
    6.1.2  問題建模
    6.1.3  通信覆蓋機制設計
    6.1.4  實現和部署
    6.1.5  實驗與性能評估
  6.2  光廣域網中的在線流量調度
    6.2.1  研究動機
    6.2.2  任務內調度
    6.2.3  任務間調度
    6.2.4  演算法性能分析
    6.2.5  模擬結果與分析
  6.3  本章小結
  本章參考文獻
第7章  異構數據優化演算法
  7.1  研究現狀
  7.2  系統模型
  7.3  聯邦組同步演算法設計與實現
    7.3.1  演算法設計動機
    7.3.2  演算法設計與實現
  7.4  組節點選擇演算法設計與實現
    7.4.1  問題建模與分析
    7.4.2  演算法設計與實現
  7.5  演算法的收斂性與效率分析
    7.5.1  演算法收斂性分析
    7.5.2  演算法效率分析
  7.6  實驗與性能評估
  7.7  本章小結
  本章參考文獻
第8章  總結與展望
附錄A  縮略語對照表

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