【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种用于ai模型训练的gpu集群数据共享方法。
技术介绍
1、数据处理
涉及采集、验证、存储、排序、转换、分析和可视化数据的方法和工具，旨在从大量数据中提取有用信息并实现决策支持，该领域涵盖从简单的数据管理到复杂的数据科学应用，包括数据库管理、大数据分析、数据挖掘和机器学习，在ai和机器学习项目中，高质量、经过良好处理的数据集是训练有效模型的前提，随着技术的发展，数据处理技术越来越能够支持实时数据流处理和高级分析，辅助企业和组织在竞争日益激烈的环境中做出快速而准确的决策。
2、其中，gpu集群数据共享方法涉及在多gpu环境中，如何高效地共享和管理数据以训练人工智能模型，主题的核心是提高数据访问效率和优化资源使用，以加速ai模型的训练过程，包括减少模型训练时间，提高多gpu集群的工作效率，以及确保数据在差异化gpu间的均衡分配。通过有效的数据共享策略，可以支持更大规模的数据集处理，进而训练出更精确的ai模型，这对于需要处理大量数据和复杂计算的应用场景尤为重要，如图像识别、自然语言处理和大规
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于AI模型训练的GPU集群数据共享方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于AI模型训练的GPU集群数据共享方法，其特征在于，所述数据流优化策略的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的用于AI模型训练的GPU集群数据共享方法，其特征在于，所述优化的数据分布方案的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的用于AI模型训练的GPU集群数据共享方法，其特征在于，所述任务重分配结果的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的用于AI模型训练的GPU集群数据共享方法，其特征在于，所述梯度同步策略的
【技术特征摘要】
1.一种用于ai模型训练的gpu集群数据共享方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于ai模型训练的gpu集群数据共享方法，其特征在于，所述数据流优化策略的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的用于ai模型训练的gpu集群数据共享方法，其特征在于，所述优化的数据分布方案的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的用于ai模型训练的gpu集群数据共享方法，其特征在于，所述任务重分配结果的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙娅莉，
申请(专利权)人：江苏三叶草智数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。