【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及深度學習，特別涉及一種面向大規模分布式訓練的深度學習模型優化方法。
技術介紹
1、隨著大數據時代的來臨，深度學習在許多領域取得了顯著成果。然而，隨著深度學習模型的不斷發展和應用，模型規模和數據量呈爆發式增長趨勢。深度學習模型的訓練面臨著計算資源不足、訓練速度慢、模型精度低等問題。
2、傳統大規模分布式訓練技術通過將計算任務分配到多個計算節點上并行處理，可以在一定程度上解決這些問題，但仍存在一些問題，如通信開銷大、收斂速度慢、模型精度不高等。如何提高大規模分布式訓練的效率、降低資源消耗并保證模型精度，仍然是亟需解決的問題。
技術實現思路
1、基于此，本申請實施例提供了一種面向大規模分布式訓練的深度學習模型優化方法，在保持模型精度的同時，能夠顯著提高現有深度學習模型的大規模分布式訓練的速度并降低計算資源的開銷。
2、第一方面，提供了一種面向大規模分布式訓練的深度學習模型優化方法，該方法包括：
3、s1，輸入訓練樣本數據，計算當前分布式訓練系統中各計算節點的資源差異值，根據差異值大小自動選擇數據劃分模式；其中，所述數據劃分模式至少包括基于樣本數量的數據劃分和基于樣本特征維度的數據劃分；
4、s2，對于確定的深度學習模型，根據選擇的數據劃分模式將模型結構將劃分為多個專家模型，然后在各計算節點上部署對應的專家模型，并結合精度控制和轉換模塊動態調整各訓練階段的浮點數精度；
5、s3，對各計算節點的深度學習模型參數進行參數
6、可選地，s1中輸入訓練樣本數據，計算當前分布式訓練系統中各計算節點的資源差異值，根據差異值大小自動選擇數據劃分模式，具體包括：
7、當前分布式訓練系統中各計算節點空閑資源相同時，選擇基于樣本數量的數據劃分策略；
8、當前分布式訓練系統中各計算節點空閑資源差異超過設定閾值時，選擇基于樣本特征維度的數據并行劃分策略。
9、可選地，當基于樣本數量的數據劃分時，具體包括：
10、執行全局亂序重置，將所有輸入樣本數據打亂順序；
11、根據計算節點的數量n，將樣本數據平均劃分為n份，每份包含m/n個樣本；
12、各計算節點執行無放回地隨機采樣，確保每個節點分配到大致相等數量的樣本。
13、可選地，當基于樣本特征維度的數據并行劃分時，具體包括：
14、分析數據集的特征維度d，根據特征維度將樣本數據進行拆分；其中，按特征維度分配不同的樣本子集給各計算節點，或者每個節點處理所有樣本的不同特征子集；
15、將拆分后的樣本數據分配到對應的計算節點上。
16、可選地，s2，對于確定的深度學習模型，根據選擇的數據劃分模式將模型結構將劃分為多個專家模型，然后在各計算節點上部署對應的專家模型，并結合精度控制和轉換模塊動態調整各訓練階段的浮點數精度，具體包括：
17、根據選擇的數據劃分模式，將確定的深度學習模型結構進行拆分為多個專家模型；
18、根據分布式訓練系統的架構，將拆分后的專家模型部署到各個計算節點上；在訓練過程中動態調整各階段的浮點數精度，將深度學習模型的計算過程劃分為多個階段，每個階段可能包括前向傳播、反向傳播、參數更新；具體根據每個階段的計算需求和數據特點，確定合適的精度模式；
19、在訓練過程中，每個計算節點上的專家模型會生成各自的輸出；根據模型的結構和訓練目標，組合輸出以形成最終分類結果。
20、可選地，s3，對各計算節點的深度學習模型參數進行參數計算，并將各參數按照從大到小的順序進行降序排序，根據梯度優先原則，依次從大到小更新對應的模型參數，具體包括：
21、在每個計算節點上，利用輸入的訓練數據和對應的標簽，通過反向傳播算法計算深度學習模型的參數梯度；收集所有計算節點上計算得到的梯度數據，并將這些梯度值按照從大到小的順序進行降序排序；根據梯度優先原則，首先更新具有較大梯度的參數，依次按照梯度大小順序更新其他參數；
22、在參數更新過程中，通過分布式通信機制確保各計算節點之間的數據同步，經過設定次數的迭代后，檢查模型的收斂情況，如果滿足收斂條件，則停止訓練；否則，繼續重復訓練進行下一輪的訓練和參數更新。
23、第二方面，提供了一種面向大規模分布式訓練的深度學習模型優化裝置，該裝置包括：
24、自適應數據并行處理模塊，用于輸入訓練樣本數據，計算當前分布式訓練系統中各計算節點的資源差異值，根據差異值大小自動選擇數據劃分模式；其中，所述數據劃分模式至少包括基于樣本數量的數據劃分和基于樣本特征維度的數據劃分；
25、稀疏化模型混合精度訓練模塊，對于確定的深度學習模型，根據選擇的數據劃分模式將模型結構將劃分為多個專家模型，然后在各計算節點上部署對應的專家模型，并結合精度控制和轉換模塊動態調整各訓練階段的浮點數精度；
26、基于梯度優先的參數更新模塊，用于對各計算節點的深度學習模型參數進行參數計算，并將各參數按照從大到小的順序進行降序排序，根據梯度優先原則，依次從大到小更新對應的模型參數。
27、第三方面，提供了一種電子設備，包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計算機程序，處理器執行計算機程序時實現上述第一方面任一所述的面向大規模分布式訓練的深度學習模型優化方法。
28、第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面任一所述的面向大規模分布式訓練的深度學習模型優化方法。
29、第五方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，計算機程序/指令被處理器執行時實現上述第一方面任一所述的面向大規模分布式訓練的深度學習模型優化方法。
30、本申請實施例提供的技術方案包括自適應數據并行處理模塊、稀疏化模型混合精度訓練模塊及基于梯度優先的參數更新模塊三部分組成。其中，自適應數據并行處理模塊用于切分輸入模型的訓練數據從而實現數據并行。稀疏化模型混合精度訓練模塊通過混合專家模型對模型結構進行優化完成模型結構稀疏化和并行化，并結合混合精度訓練進一步加速深度神經網絡的訓練速度并降低內存使用。基于梯度優先的參數更新模塊將梯度通訊和反向傳播計算混合并行，有力的提升了模型訓練中計算和網絡通信的效率。該技術有效降低了大規模分布式訓練對計算資源和存儲空間的需求，可以廣泛應用于大規模分布式訓練的深度學習模型優化領域，如圖像識別、自然語言處理等。
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1.一種面向大規模分布式訓練的深度學習模型優化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的深度學習模型優化方法，其特征在于，S1中輸入訓練樣本數據，計算當前分布式訓練系統中各計算節點的資源差異值，根據差異值大小自動選擇數據劃分模式，具體包括：
3.根據權利要求2所述的深度學習模型優化方法，其特征在于，當基于樣本數量的數據劃分時，具體包括：
4.根據權利要求2所述的深度學習模型優化方法，其特征在于，當基于樣本特征維度的數據并行劃分時，具體包括：
5.根據權利要求1所述的深度學習模型優化方法，其特征在于，S2，對于確定的深度學習模型，根據選擇的數據劃分模式將模型結構將劃分為多個專家模型，然后在各計算節點上部署對應的專家模型，并結合精度控制和轉換模塊動態調整各訓練階段的浮點數精度，具體包括：
6.根據權利要求1所述的深度學習模型優化方法，其特征在于，S3，對各計算節點的深度學習模型參數進行參數計算，并將各參數按照從大到小的順序進行降序排序，根據梯度優先原則，依次從大到小更新對應的模型參數，具體包括：
8.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至6任一所述方法的步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一所述方法的步驟。
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種面向大規模分布式訓練的深度學習模型優化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的深度學習模型優化方法，其特征在于，s1中輸入訓練樣本數據，計算當前分布式訓練系統中各計算節點的資源差異值，根據差異值大小自動選擇數據劃分模式，具體包括：
3.根據權利要求2所述的深度學習模型優化方法，其特征在于，當基于樣本數量的數據劃分時，具體包括：
4.根據權利要求2所述的深度學習模型優化方法，其特征在于，當基于樣本特征維度的數據并行劃分時，具體包括：
5.根據權利要求1所述的深度學習模型優化方法，其特征在于，s2，對于確定的深度學習模型，根據選擇的數據劃分模式將模型結構將劃分為多個專家模型，然后在各計算節點上部署對應的專家模型，并結合精度控制和轉換模塊動態調整各訓練階段的浮點數精度，具體包括：
...【專利技術屬性】
技術研發人員：趙朝陽，王金橋，陶滿禮，吳勁，
申請(專利權)人：中科視語北京科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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