Apache Spark的分布式深度學(xué)習(xí)框架BigDL的概述
BigDL是基于Apache Spark的分布式深度學(xué)習(xí)框架，借助現(xiàn)有的Spark集群來(lái)運(yùn)行深度學(xué)習(xí)計(jì)算，并簡(jiǎn)化存儲(chǔ)在Hadoop中的大數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)加載。BigDL在每個(gè)Spark任務(wù)中使用英特爾MKL和多線(xiàn)程編程。因此，在單節(jié)點(diǎn)Xeon（即與主流GPU 相當(dāng)）上，它比開(kāi)箱即用開(kāi)源Caffe，Torch或TensorFlow快了數(shù)量級(jí)。BigDL可以通過(guò)利用Apache Spark（快速分布式數(shù)據(jù)處理框架），以及高效實(shí)施同步SGD和全面減少Spark的通信，從而有效地?cái)U(kuò)展到“大數(shù)據(jù)規(guī)模”上的數(shù)據(jù)分析
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