面向异构计算的大数据智能分析平台的设计与实现

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面向异构计算的大数据智能分析平台的设计与实现

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面向异构计算的大数据智能分析平台的设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-12页
1.1 论文研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-11页
1.3 论文结构	第11-12页
第二章基于DeepMaster的异构计算平台设计与实现	第12-30页
2.1 异构计算平台的架构	第12-16页
2.2 DeepMaster的异构计算资源调度	第16-26页
2.2.1 大数据处理的调度	第16-18页
2.2.2 单卡训练的调度	第18-22页
2.2.3 分布式训练的调度	第22-26页
2.3 与云计算的融合	第26-29页
2.3.1 兼得高性能与虚拟化优势的融合方案	第26-28页
2.3.2 快速定制化部署与动态缩扩容	第28-29页
2.4 本章小结	第29-30页
第三章用户接口与程序迁移成本	第30-39页
3.1 用户接口	第30-33页
3.1.1 任务提交接口	第30-31页
3.1.2 任务日志查看接口	第31-32页
3.1.3 资源监控接口	第32-33页
3.2 程序迁移成本	第33-38页
3.2.1 大数据处理和单卡训练场景	第33-36页
3.2.2 分布式TensorFlow训练场景	第36-38页
3.3 本章小结	第38-39页
第四章 GPU/CPU融合计算	第39-48页
4.1 Analytics-Zoo简介	第39-40页
4.2 与异构计算平台的集成	第40-42页
4.3 使用接口	第42-45页
4.4 训练性能	第45-47页
4.5 本章小结	第47-48页
第五章平台性能分析	第48-61页
5.1 异构计算平台对资源利用率的提升作用	第48-55页
5.2 单卡训练性能	第55-59页
5.3 分布式训练性能	第59-60页
5.4 本章小结	第60-61页
第六章总结与展望	第61-62页
参考文献	第62-65页
致谢	第65-66页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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