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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于可编程网络的聚合通信优化方法及系统，其包括计算可编程交换机的位置部署和梯度路由策略，并部署可编程交换机；训练深度神经网络模型，将模型参数的梯度切割为若干梯度数据包；根据梯度路由策略，为每个数据包标识可编程交换机编号，并发送到指定交换机；接收并在网全局梯度数据包；对在网聚合结果进行全局聚合得到全局梯度，将携带全局梯度的ACK包返回所有交换机；收到参数服务器的ACK包时，清空其中携带的梯度片段使用的聚合器的标识符字段，释放相关内存资源，并广播ACK包给所有工作节点；用ACK包中的全局梯度更新深度神经网络模型的参数，完成一次梯度聚合通信，基于更新参数进行下一次梯度计算和聚合通信。
主权项：1.基于可编程网络的聚合通信优化方法，其特征在于，包括步骤：S1、根据分布式训练任务和可编程网络拓扑信息，采用贪婪算法和线性规划求解模型计算可编程交换机位置部署和梯度路由策略，并发布给所有工作节点、交换机和参数服务器；S2、根据可编程交换机部署策略，在可编程网络中对应的交换机处部署可编程交换机；S3、对深度神经网络模型进行当前轮次训练，将梯度切割为若干梯度数据包；根据梯度路由策略，给每个梯度数据包标识一个可编程交换机编号，并将数据包发送给指定的可编程交换机；S4、接收梯度数据包，并判断存储的编号是否等于梯度数据包标识的可编程交换机编号，若是，则在聚合器可用时进行在网聚合，不可用时发送给与参数服务器连接的ToR交换机进行聚合；否则转发梯度数据包至下一跳交换机；S5、接收所有可编程交换机和ToR交换机的局部聚合结果和来自工作节点的未聚合的梯度数据包，并进行全局聚合得到全局梯度，之后将携带全局梯度的ACK包返回给所有交换机；S6、接收到来自参数服务器的ACK包时，清空ACK包中携带的梯度片段占用的聚合器的标识符字段，释放该聚合器占用的内存资源，并将ACK包广播给所有工作节点；S7、采用ACK包中的全局梯度更新深度神经网络模型的参数，完成一次梯度聚合通信，之后返回步骤S3进行下一次梯度聚合通信，直至深度神经网络模型训练完成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于可编程网络的聚合通信优化方法及其系统
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