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

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。