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本发明公开了一种多节点分布式训练方法，包括：在每个节点上分别建立独立的训练计算图，通过训练计算图覆盖每个节点内的全部GPU和CPU，并将每个节点的CPU加入到深度学习模型分布式训练框架中；将主节点GPU中的初始训练参数拷贝到主节点CPU中，并将主节点CPU中的初始训练参数发送到其他节点的CPU上；将其他节点的CPU接收的初始训练参数拷贝到各自节点的GPU上，通过训练计算图对梯度进行规约操作，并将规约后得到的一级梯度拷贝到各自节点的CPU上；以及对各自节点的CPU中一级梯度再次进行规约，并将规约后
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112463056 A (43)申请公布日 2021.03.09 (21)申请号 202011362143.9 (22)申请日 2020.11.28 (71)申请人 苏州浪潮智能科技有限公司
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