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面向异构数据中心的分布式机器学习高效运行方法研究
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2026/09/08基本信息
- 负责人 顾华玺
- 所属学院 通信工程学院
- 项目简介 本项目围绕分布式机器学习的通信效率和任务调度开展研究，旨在提供高效率、高精度、低成本的分布式训练解决方案。具体研究内容包括:1)针对分布式机器学习训练中参数通信频繁、带宽竞争大的问题，研究分层通信拓扑架构和基于阈值的参数同步算法，缓解参数汇聚节点的通信瓶颈，减少通信频率，从整体上提升训练效率。2)针对异构数据中心并行节点计算不同步的问题，研究异构资源可感知的分布式任务调度策略，弥补异构节点的差异，均衡计算，提高收敛精度。本项目有效解决分布式机器学习中通信瓶颈和资源浪费等问题，致力于推动人工智能应用更广泛的落地，降低数据中心成本投人。
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