一种使用MPI的特征训练系统的设计和实现的开题报告

一种使用MPI的特征训练系统的设计和实现的开题报告1.研究背景深度学习技术在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大的成就，但是需要大量的数据集和计算资源来进行训练。在大规模的数据集上进行深度学习训练是一个非常耗时的过程，因此需要使用一种高效的分布式系统来加速训练过程。MPI是一种常用的并行计算框架，可以用来构建高效的深度学习分布式系统。2.研究目的与意义本研究旨在设计和实现一种基于MPI的特征训练系统，可以帮助研究人员在大规模的数据集上进行深度学习训练，并且可以加速训练过程。该系统的设计和实现可以用来提高深度学习在实际应用中的效率和速度，对于在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域进行深度学习研究的人员具有重要的意义。3.研究内容（1）MPI分布式计算模型的研究MPI是一种常用的并行计算框架，可以用来构建高效的深度学习分布式系统。在本研究中，我们将对MPI分布式计算模型进行研究，包括MPI进程通信机制、消息传递接口、进程分配策略等方面。（2）特征训练算法的设计与实现特征训练是深度学习中常用的一种方法，它可以在大规模的数据集上进行训练，并且可以加速训练过程。在本研究中，我们将设计和实现一种基于MPI的特征训练算法，使得该算法可以在分布式系统中高效地进行训练。（3）特征训练系统的设计与实现在本研究中，我们将设计和实现一种基于MPI的特征训练系统，包括系统架构设计、数据存储与管理、系统部署与运行等方面。该系统将支持多机分布式计算，并且可以在大规模的数据集上进行高效的特征训练。4.研究方法本研究采用“理论研究+实践探索”的方法，具体方法如下：（1）理论研究。首先对MPI分布式计算模型进行研究，掌握MPI进程通信机制、消息传递接口、进程分配策略等方面的内容。然后研究特征训练算法的原理和实现方法，设计并实现一种高效的特征训练算法。（2）实践探索。基于理论研究的结果，设计并实现一种基于MPI的特征训练系统，包括系统架构设计、数据存储与管理、系统部署与运行等方面。通过对该系统的实际使用和测试，验证系统的有效性和性能。5.预期成果与实现路径本研究的预期成果包括：（1）MPI分布式计算模型的研究成果，包括MPI进程通信机制、消息传递接口、进程分配策略等方面的内容。（2）特征训练算法的设计与实现成果，包括一种高效的特征训练算法，该算法可以在分布式系统中进行训练。（3）特征训练系统的设计与实现成果，包括系统架构设计、数据存储与管理、系统部署与运行等方面的内容。实现路径如下：（1）MPI分布式计算模型的研究。在理论研究阶段，通过阅读相关文献和实验验证，深入研究MPI分布式计算模型的关键技术。（2）特征训练算法的设计与实现。在设计阶段，根据理论研究的结果，设计一种高效的特征训练算法，并在实现阶段进行开发。（3）特征训练系统的设计与实现。在设计阶段，根据理论研究和特征训练算法的设计，设计一种高效的特征训练系统，并在实现阶段进行系统开发和部署。6.参考文献[1]DeanJ,CorradoG,MongaR,etal.Largescaledistributeddeepnetworks[C]//Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2012:1223-1231.[2]QianJ,HuangW,ZhouJ,etal.Paralleltrainingofdeepneuralnetworkswithnaturalgradientandparameteraveraging[J].Neurocomputing,2017,260:551-559.[3]AbadiM,BarhamP,ChenJ,etal.TensorFlow:Asystemforlarge-scalemachinelearning[C]//12thUSEN