基于并行计算的计算智能综述
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吴菲,陈嘉诚,王万良
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Review on computational intelligence based on parallel computing
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Fei WU,Jiacheng CHEN,Wanliang WANG
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| 表 1 并行深度学习框架 |
| Tab.1 Frameworks for parallel deep learning |
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| 框架 | 并行性 | 接口 | 开源 | 随机梯度下降 | 预训练模型 | | DeepLearnning4J[18] | 数据 | Java、Scala | 是 | 同步 | CNN、RNN、 LSTM、DBN、SAE | | H2O Deep Water[19] | 数据 | — | 是 | — | — | | CaffeOnSpark[20] | 数据和模型 | Scala and Python | 是 | 同步 | DNN、LSTM | | TensorFlow on Spark | 数据 | Python | 是 | 异步 | CNN、DNN for MNIST | | Spark ONE[21] | 数据 | Scala | 否 | 同步和异步 | — | | DeepSpark[22] | 数据 | Scala | 否 | 异步和弹性平均梯度下降 | — | | SparkNET[23] | 数据 | Scala and Java | 是 | 在第N次迭代中同步 | TensorFlow and Caffe | | DeepDist[24] | 数据 | Python | 是 | 同步 | Word to Vector | | DistDL[25] | 数据和模型 | — | 否 | — | — | | SparkML[26] | 数据 | Scala、Java and Python | 否 | 同步, L-BFGS | CNN |
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