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針對深度神經網絡在分布式多機多GPU上的加速訓練問題，提出一種基于虛擬化的遠程多GPU調用的實現方法。利用遠程GPU調用部署的分布式GPU集群改進傳統一對一的虛擬化技術，同時改變深度神經網絡在分布式多GPU訓練過程中的參數交換的位置，達到兩者兼容的目的。該方法利用分布式環境中的遠程GPU資源實現深度神經網絡的加速訓練，且達到單機多GPU和多機多GPU在CUDA編程模式上的統一。以手寫數字識別為例，利用通用網絡環境中深度神經網絡的多機多GPU數據并行的訓練進行實驗，結果驗證了該方法的有效性和可行性。
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