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insight - Verteiltes Deep Learning
Effiziente Kommunikation für skalierbare verteilte Deep-Learning-Systeme: Eine umfassende Übersicht
Dieser Artikel bietet eine umfassende Übersicht über Algorithmen, Strategien und Infrastrukturen, die darauf abzielen, die Kommunikationseffizienz in großangelegten verteilten Deep-Learning-Systemen zu verbessern, um eine hohe Leistung zu erreichen.
Optimierung der Leistung und Effizienz von verteiltem Deep Learning-Training durch einen ganzheitlichen Clusterdesign-Ansatz
COMET ist eine ganzheitliche Methodik zur gemeinsamen Untersuchung der Auswirkungen von Parallelisierungsstrategien und Clusterressourcen auf die Leistung des verteilten Deep Learning-Trainings.
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