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内容简介
前言
第1章 跨数据中心机器学习概述
1.1 分布式机器学习
1.1.1 基本概念
1.1.2 国内外发展现状
1.1.3 并行模式
1.1.4 通信范式
1.1.5 通信优化技术
1.2 跨数据中心分布式机器学习
1.2.1 产业发展背景及需求
1.2.2 基本架构
1.2.3 面临的关键挑战
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1.3 本书的章节结构
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本章参考文献
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第2章 高效通信架构
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2.1 分层参数服务器通信架构
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2.1.1 架构设计方案
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2.1.2 运行流程与通信模型
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2.1.3 主要操作原语
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2.2 部署模式与适用场景
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2.3 实验与性能评估
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2.4 本章小结
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本章参考文献
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第3章 同步优化算法
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3.1 系统模型与基础同步优化算法
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3.1.1 系统模型
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3.1.2 全同步通信算法
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3.1.3 实验与性能评估
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3.2 面向受限域间通信资源的同步算法
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3.2.1 研究现状
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3.2.2 内同步累积的低频同步通信算法
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3.2.3 实验与性能评估
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3.3 面向异构计算与通信资源的同步算法
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3.3.1 研究现状
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3.3.2 延迟补偿的混合同步算法
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3.3.3 迭代次数自适应的同步算法
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3.3.4 实验与性能评估
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3.4 本章小结
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本章参考文献
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第4章 压缩传输机制
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4.1 稀疏化与量化基本概念
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4.2 双向梯度稀疏化技术
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4.2.1 梯度稀疏化技术
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4.2.2 稀疏同步技术
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4.2.3 冗余梯度修正技术
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4.3 混合精度传输技术
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4.4 实验与性能评估
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4.5 本章小结
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本章参考文献
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第5章 梯度传输协议
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5.1 研究动机
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5.2 协议设计及其挑战
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5.3 近似梯度分类算法
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5.3.1 算法设计
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5.3.2 分类阈值动态衰减技术
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5.4 差异化梯度传输协议的设计
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5.4.1 基于优先级的差异化传输
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5.4.2 差异化接收方法
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5.5 实现和部署
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5.5.1 DGT通信中间件的功能实现
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5.5.2 DGT通信中间件的跨数据中心部署
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5.6 实验与性能评估
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5.7 本章小结
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本章参考文献
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第6章 流量传送调度
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6.1 基于动态通信调度的通信覆盖机制
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6.1.1 研究动机
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6.1.2 问题建模
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6.1.3 通信覆盖机制设计
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6.1.4 实现和部署
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6.1.5 实验与性能评估
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6.2 光广域网中的在线流量调度
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6.2.1 研究动机
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6.2.2 任务内调度
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6.2.3 任务间调度
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6.2.4 算法性能分析
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6.2.5 仿真结果与分析
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6.3 本章小结
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本章参考文献
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第7章 异构数据优化算法
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7.1 研究现状
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7.2 系统模型
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7.3 联邦组同步算法设计与实现
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7.3.1 算法设计动机
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7.3.2 算法设计与实现
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7.4 组节点选择算法设计与实现
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7.4.1 问题建模与分析
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7.4.2 算法设计与实现
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7.5 算法的收敛性与效率分析
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7.5.1 算法收敛性分析
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7.5.2 算法效率分析
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7.6 实验与性能评估
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7.7 本章小结
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本章参考文献
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第8章 总结与展望
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附录A
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反侵权盗版声明
更新时间:2023-12-06 16:40:58