一種使用MPI的特征訓(xùn)練系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)的開題報告

一種使用MPI的特征訓(xùn)練系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)的開題報告1.研究背景深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計算機視覺、語音識別和自然語言處理等領(lǐng)域取得了巨大的成就，但是需要大量的數(shù)據(jù)集和計算資源來進(jìn)行訓(xùn)練。在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練是一個非常耗時的過程，因此需要使用一種高效的分布式系統(tǒng)來加速訓(xùn)練過程。MPI是一種常用的并行計算框架，可以用來構(gòu)建高效的深度學(xué)習(xí)分布式系統(tǒng)。2.研究目的與意義本研究旨在設(shè)計和實現(xiàn)一種基于MPI的特征訓(xùn)練系統(tǒng)，可以幫助研究人員在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并且可以加速訓(xùn)練過程。該系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)可以用來提高深度學(xué)習(xí)在實際應(yīng)用中的效率和速度，對于在計算機視覺、語音識別和自然語言處理等領(lǐng)域進(jìn)行深度學(xué)習(xí)研究的人員具有重要的意義。3.研究內(nèi)容（1）MPI分布式計算模型的研究MPI是一種常用的并行計算框架，可以用來構(gòu)建高效的深度學(xué)習(xí)分布式系統(tǒng)。在本研究中，我們將對MPI分布式計算模型進(jìn)行研究，包括MPI進(jìn)程通信機制、消息傳遞接口、進(jìn)程分配策略等方面。（2）特征訓(xùn)練算法的設(shè)計與實現(xiàn)特征訓(xùn)練是深度學(xué)習(xí)中常用的一種方法，它可以在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，并且可以加速訓(xùn)練過程。在本研究中，我們將設(shè)計和實現(xiàn)一種基于MPI的特征訓(xùn)練算法，使得該算法可以在分布式系統(tǒng)中高效地進(jìn)行訓(xùn)練。（3）特征訓(xùn)練系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)在本研究中，我們將設(shè)計和實現(xiàn)一種基于MPI的特征訓(xùn)練系統(tǒng)，包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)存儲與管理、系統(tǒng)部署與運行等方面。該系統(tǒng)將支持多機分布式計算，并且可以在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行高效的特征訓(xùn)練。4.研究方法本研究采用“理論研究+實踐探索”的方法，具體方法如下：（1）理論研究。首先對MPI分布式計算模型進(jìn)行研究，掌握MPI進(jìn)程通信機制、消息傳遞接口、進(jìn)程分配策略等方面的內(nèi)容。然后研究特征訓(xùn)練算法的原理和實現(xiàn)方法，設(shè)計并實現(xiàn)一種高效的特征訓(xùn)練算法。（2）實踐探索?；诶碚撗芯康慕Y(jié)果，設(shè)計并實現(xiàn)一種基于MPI的特征訓(xùn)練系統(tǒng)，包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)存儲與管理、系統(tǒng)部署與運行等方面。通過對該系統(tǒng)的實際使用和測試，驗證系統(tǒng)的有效性和性能。5.預(yù)期成果與實現(xiàn)路徑本研究的預(yù)期成果包括：（1）MPI分布式計算模型的研究成果，包括MPI進(jìn)程通信機制、消息傳遞接口、進(jìn)程分配策略等方面的內(nèi)容。（2）特征訓(xùn)練算法的設(shè)計與實現(xiàn)成果，包括一種高效的特征訓(xùn)練算法，該算法可以在分布式系統(tǒng)中進(jìn)行訓(xùn)練。（3）特征訓(xùn)練系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)成果，包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)存儲與管理、系統(tǒng)部署與運行等方面的內(nèi)容。實現(xiàn)路徑如下：（1）MPI分布式計算模型的研究。在理論研究階段，通過閱讀相關(guān)文獻(xiàn)和實驗驗證，深入研究MPI分布式計算模型的關(guān)鍵技術(shù)。（2）特征訓(xùn)練算法的設(shè)計與實現(xiàn)。在設(shè)計階段，根據(jù)理論研究的結(jié)果，設(shè)計一種高效的特征訓(xùn)練算法，并在實現(xiàn)階段進(jìn)行開發(fā)。（3）特征訓(xùn)練系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。在設(shè)計階段，根據(jù)理論研究和特征訓(xùn)練算法的設(shè)計，設(shè)計一種高效的特征訓(xùn)練系統(tǒng)，并在實現(xiàn)階段進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)和部署。6.參考文獻(xiàn)[1]DeanJ,CorradoG,MongaR,etal.Largescaledistributeddeepnetworks[C]//Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2012:1223-1231.[2]QianJ,HuangW,ZhouJ,etal.Paralleltrainingofdeepneuralnetworkswithnaturalgradientandparameteraveraging[J].Neurocomputing,2017,260:551-559.[3]AbadiM,BarhamP,ChenJ,etal.TensorFlow:Asystemforlarge-scalemachinelearning[C]//12thUSEN