面向异构平台的深度学习并行优化算法研究与实现的开题报告一、研究背景随着深度学习技术的逐渐发展，深度学习应用在各个领域中已成为一种趋势。在大规模深度学习模型的训练和推理过程中，深度学习算法需要处理大量的计算数据。但是，由于计算硬件的异构性和差异性，深度学习算法在计算过程中往往面临一些挑战，如硬件设备的吞吐量不同、带宽不同等。因此，如何有效地优化面向异构平台的深度学习算法并行化是当前研究的热点之一。二、研究目的本文旨在在深度学习算法的并行优化方面展开研究，探究面向异构平台的深度学习并行化算法。具体研究目的如下：1.研究深度学习算法在异构硬件上的并行化方法。2.探究深度学习算法在并行计算中的数据通信机制。3.开发面向异构硬件平台的深度学习并行优化算法。三、研究内容本文主要研究内容包括以下三方面：1.针对异构硬件的并行计算模型研究。通过深入分析异构硬件体系结构的特点，确定适用于异构硬件平台的深度学习算法并行化模型。2.面向异构平台的深度学习算法优化研究。研究深度学习算法在异构硬件上的计算性能瓶颈，尽可能减少计算过程中的通信量，优化深度学习算法在异构硬件上的并行计算速度。3.开发异构平台下的深度学习并行化系统。借鉴深度学习框架的特点，开发一套面向异构硬件的深度学习并行化系统，以满足不同计算需求的用户。四、研究方法与技术路线本文主要采用以下研究方法和技术路线：1.理论研究：深入研究并行计算模型和通信机制，撰写文献综述。2.实验研究：在异构平台上设计实验，分析不同并行算法的计算性能，以验证理论研究的正确性。3.系统开发：基于理论研究和实验研究的结果，开发一套面向异构平台的深度学习并行化系统，以提高深度学习在异构硬件上的应用性能。五、预期研究成果本研究预期达到如下成果：1.提出一种面向异构硬件的深度学习并行化模型。2.基于模型，优化深度学习算法在异构硬件上的并行计算性能，提高计算速度。3.开发一套针对异构平台的深度学习并行化系统，提升深度学习在异构硬件平台上的应用性能。六、开题计划1.前期调研和文献综述：2021年6月至2021年8月。2.并行计算模型设计和优化算法研究：2021年9月至2021年11月。3.系统开发和性能测试：2021年12月至2022年2月。4.论文撰写和答辩准备：2022年3月至2022年4月。七、论文贡献本文的贡献主要体现在：1.针对深度学习算法在异构硬件上的并行计算，提出了一种面向异构平台的深度学习并行化模型。2.提出了优化算法，通过减少通信量和优化计算过程，提高了深度学习在异构硬件上的并行计算性能。3.提出了一套面向异构平台的深度学习并行化系统，以提高深度学习在异构硬件平台上的应用性能。