清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Large Scale Distributed Deep Networks

计算机科学 深度学习 人工智能 异步通信 随机梯度下降算法 深层神经网络 人工神经网络 机器学习 比例(比率) 分布式计算 任务(项目管理) 特征(语言学) 光学(聚焦) 计算机网络 语言学 哲学 物理 管理 量子力学 光学 经济
作者
Jay B. Dean,Greg S. Corrado,Rajat Monga,Kai Chen,Matthieu Devin,M. Mao,Marc’Aurelio Ranzato,Andrew Senior,Paul A. Tucker,Ke Yang,Quoc V. Le,Andrew Y. Ng
出处
期刊:Neural Information Processing Systems 卷期号:25: 1223-1231 被引量:3005
摘要

Recent work in unsupervised feature learning and deep learning has shown that being able to train large models can dramatically improve performance. In this paper, we consider the problem of training a deep network with billions of parameters using tens of thousands of CPU cores. We have developed a software framework called DistBelief that can utilize computing clusters with thousands of machines to train large models. Within this framework, we have developed two algorithms for large-scale distributed training: (i) Downpour SGD, an asynchronous stochastic gradient descent procedure supporting a large number of model replicas, and (ii) Sandblaster, a framework that supports a variety of distributed batch optimization procedures, including a distributed implementation of L-BFGS. Downpour SGD and Sandblaster L-BFGS both increase the scale and speed of deep network training. We have successfully used our system to train a deep network 30x larger than previously reported in the literature, and achieves state-of-the-art performance on ImageNet, a visual object recognition task with 16 million images and 21k categories. We show that these same techniques dramatically accelerate the training of a more modestly- sized deep network for a commercial speech recognition service. Although we focus on and report performance of these methods as applied to training large neural networks, the underlying algorithms are applicable to any gradient-based machine learning algorithm.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小小完成签到,获得积分10
6秒前
大力的紊发布了新的文献求助50
13秒前
14秒前
ceeray23发布了新的文献求助20
19秒前
CHEN完成签到 ,获得积分10
34秒前
LJ_2完成签到 ,获得积分10
48秒前
dingding发布了新的文献求助10
53秒前
57秒前
laber完成签到,获得积分0
58秒前
zxx完成签到 ,获得积分10
1分钟前
开心完成签到 ,获得积分10
1分钟前
虞无声完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
harden9159完成签到,获得积分10
1分钟前
wbh发布了新的文献求助10
1分钟前
追梦完成签到,获得积分10
1分钟前
万能图书馆应助wbh采纳,获得10
1分钟前
如意的馒头完成签到 ,获得积分10
1分钟前
大力的紊完成签到,获得积分10
1分钟前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
丘比特应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Kevin完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Xu完成签到,获得积分10
2分钟前
ceeray23发布了新的文献求助20
2分钟前
mike2012完成签到 ,获得积分10
2分钟前
lilaccalla完成签到 ,获得积分10
2分钟前
YifanWang完成签到,获得积分0
2分钟前
2分钟前
如意枫叶发布了新的文献求助10
2分钟前
空白完成签到 ,获得积分10
2分钟前
拼搏的败完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
ceeray23发布了新的文献求助20
2分钟前
安安完成签到 ,获得积分10
2分钟前
淡然以柳完成签到 ,获得积分10
3分钟前
赘婿应助QQQQQQQ采纳,获得30
3分钟前
3分钟前
如意枫叶发布了新的文献求助10
3分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990793
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532233
关于积分的说明 11256590
捐赠科研通 3271081
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805229
邀请新用户注册赠送积分活动 882302
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809234