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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115292044B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210951128.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/50；該發(fā)明授權(quán)數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由弓靜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取訓(xùn)練樣本集，并確定用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的至少兩個(gè)節(jié)點(diǎn)；根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)量將訓(xùn)練樣本集劃分為多個(gè)樣本子集，并將各樣本子集分別發(fā)送至各節(jié)點(diǎn)中，通過(guò)各節(jié)點(diǎn)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；通過(guò)各節(jié)點(diǎn)中的控制器控制各GPU之間進(jìn)行交互通信，以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)更新；每個(gè)節(jié)點(diǎn)的控制器用于執(zhí)行如下步驟：根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)量和GPU數(shù)量，確定第一通信指示信息和第二通信指示信息；將第一通信指示信息和第二通信指示信息發(fā)送至節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的GPU，以使各節(jié)點(diǎn)的GPU根據(jù)第一通信指示信息和第二通信指示信息進(jìn)行通信。可以實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練設(shè)備的動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容。

本發(fā)明授權(quán)數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓(xùn)練樣本集，并確定用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的至少兩個(gè)節(jié)點(diǎn)；其中，每一所述節(jié)點(diǎn)中包括控制器和至少兩個(gè)圖形處理器GPU； 根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)量將所述訓(xùn)練樣本集劃分為多個(gè)樣本子集，并將各所述樣本子集分別發(fā)送至各所述節(jié)點(diǎn)，通過(guò)各所述節(jié)點(diǎn)對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練； 基于預(yù)設(shè)的融合規(guī)則信息構(gòu)建通信框架靜態(tài)圖；其中，所述融合規(guī)則信息用于指示不同的梯度進(jìn)行融合； 基于所述通信框架靜態(tài)圖和待融合的各初始梯度確定梯度融合方式； 將所述梯度融合方式以及梯度融合閾值發(fā)送至各所述節(jié)點(diǎn)的控制器； 通過(guò)各所述節(jié)點(diǎn)中的所述控制器控制各所述GPU之間進(jìn)行交互通信，以對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)更新； 其中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的控制器用于執(zhí)行如下步驟： 將所述梯度融合方式以及所述梯度融合閾值發(fā)送至所述節(jié)點(diǎn)的各GPU； 接收協(xié)商請(qǐng)求；所述協(xié)商請(qǐng)求用于使所述節(jié)點(diǎn)的各GPU分別生成初始梯度，并根據(jù)所述梯度融合方式對(duì)所述初始梯度進(jìn)行融合，若融合梯度的信息量達(dá)到所述梯度融合閾值，則將所述融合梯度作為目標(biāo)梯度；其中，所述初始梯度包括各所述GPU針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)部分權(quán)重參數(shù)生成的梯度； 根據(jù)所述節(jié)點(diǎn)數(shù)量和GPU數(shù)量，確定第一通信指示信息和第二通信指示信息；其中，所述第一通信指示信息用于指示不同節(jié)點(diǎn)的GPU之間進(jìn)行通信；所述第二通信指示信息用于指示同一節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的不同GPU之間進(jìn)行通信； 將所述第一通信指示信息和所述第二通信指示信息發(fā)送至所述節(jié)點(diǎn)的各GPU，以使各所述節(jié)點(diǎn)的各所述GPU基于所述第一通信指示信息和所述第二通信指示信息建立通信，并針對(duì)所述目標(biāo)梯度進(jìn)行交互傳輸。

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