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分布式机器学习/深度学习论文整理Postedon2017-12-20Editedon2019-03-18InPaperViews:给毕业论文方向找资料ing，虽说具体要做的东西目前还在思考…
我们实验室最新出炉的分布式深度学习算法分析和评测，涵盖PSvsAll-to-All，TCP/IPvsRDMA,EthernetvsIB.欢迎大家批评指正和分享转发.ddl-benchmarks:BenchmarksforDistributedDeepLearning.论文部分内容截图
分布式系统从上个世纪80年代就开始有了不少出色的研究和论文，我在这里只列举最近15年范围以内我觉得有重大影响意义的15篇论文（15within15）。.1.TheGoogleFileSystem:这是分布式文件系统领域划时代意义的论文，文中的多副本机制、控制流与数据流隔离和...
分布式深度学习论文（tensorflow的并行计算）05-06大量我自己学习的时候下载以及老师给的分布式深度学习的论文，可以学习使用最新分布式深度学习技术06-09人工智能的需求在过去十年中显著增长，很大程度是...
前段时间我在一个回答里面挖了一个坑，说要通俗的梳理一下分布式深度学习系统这一块，今天我来把这个坑填上。这篇文章很长，所以我会分三个部分来发，欢迎各位订阅关注。这篇专栏文章有以下两个目的：科普目的…
为什么这篇论文如此重要？先讲一个小故事。两位研究人员PaulJohnson和BobThomas在1975年发表了一篇题为《Maintenanceofduplicatedatabases》的论文[2]，提出了一种基于消息时间戳的分布式算法。Lamport看到这篇论文后，很快就发现了算法存在的
百度2016年在论文：BringingHPCTechniquestoDeepLearning中介绍了一种来自高性能分布式计算中的概念——RingAllreduce，并将其引入了深度学习（给tensorflow贡献了代码，增加了基于mpi源语实现的ringallreduce），且获得了显著的性能提升。
在分布式深度学习任务中，除了深度学习框架、集合通信库、代码层面的等软件层面，硬件层面的如cpu、gpu显存、内存容量、网卡速率、gpu拓扑等对训练速度也是很有影响。譬如，我们可以通过nvidia-smitopo-m命令查看某机器上的gpu拓扑：
为了提高分布式深度学习的速度和效率，杜克大学「进化智能研究中心」陈怡然和李海教授的博士生温伟提出了TernGrad分布式训练算法，并与HewlettPackardLabs（慧与研究院）徐聪和内华达大学的颜枫教授合作，在大规模分布式深度学习中进行了有效的验证。.该...
分布式强化学习计算机科学家的脚步并未停留于此，自2013年以来，越来越多的研究人员开始关注深度强化学习，这种在强化学习中用深度神经网络来学习表示的算法，能够极为有效的解决复杂问…
分布式机器学习/深度学习论文整理Postedon2017-12-20Editedon2019-03-18InPaperViews:给毕业论文方向找资料ing，虽说具体要做的东西目前还在思考…
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为什么这篇论文如此重要？先讲一个小故事。两位研究人员PaulJohnson和BobThomas在1975年发表了一篇题为《Maintenanceofduplicatedatabases》的论文[2]，提出了一种基于消息时间戳的分布式算法。Lamport看到这篇论文后，很快就发现了算法存在的
百度2016年在论文：BringingHPCTechniquestoDeepLearning中介绍了一种来自高性能分布式计算中的概念——RingAllreduce，并将其引入了深度学习（给tensorflow贡献了代码，增加了基于mpi源语实现的ringallreduce），且获得了显著的性能提升。
在分布式深度学习任务中，除了深度学习框架、集合通信库、代码层面的等软件层面，硬件层面的如cpu、gpu显存、内存容量、网卡速率、gpu拓扑等对训练速度也是很有影响。譬如，我们可以通过nvidia-smitopo-m命令查看某机器上的gpu拓扑：
为了提高分布式深度学习的速度和效率，杜克大学「进化智能研究中心」陈怡然和李海教授的博士生温伟提出了TernGrad分布式训练算法，并与HewlettPackardLabs（慧与研究院）徐聪和内华达大学的颜枫教授合作，在大规模分布式深度学习中进行了有效的验证。.该...
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