超大规模深度学习并行编程模型和并行计算方法支撑数据
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-01-30 收录
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资源简介：
项目组针对当前深度学习框架并行编程难度大的问题，研究了深度学习并行编程模型，可灵活支持大规模模型的数据并行、模型并行、混合并行等计算模式，设计了新型并行深度学习开发接口和框架，降低了智能算法开发的编程难度。本数据集基于以上研究内容建设，由自动化三维并行训练数据、第三方测试数据及成果数据构成。自动化三维并行训练数据包括仿真数据创建代码、自动三维混合并行训练的训练效率及扩展性实验数据。第三方测试数据包括第三方测试大纲、第三方测试所需的仿真数据构建代码及算法代码、第三方测试报告。成果数据包括论文12篇，专利3项。数据集体量为73.8MB。
提供机构：
中国人民解放军国防科技大学搜集汇总
背景与挑战
背景概述
该数据集针对深度学习框架并行编程的挑战，通过研究并行编程模型来支持数据、模型和混合并行计算，旨在降低智能算法开发难度。基于该研究构建，数据集包含自动化三维并行训练数据、第三方测试数据以及成果数据，具体涵盖仿真代码、实验数据、测试报告、论文和专利，总规模为73.8MB。
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