技术总结
本申请适用于机器学习技术领域，尤其涉及一种分布式机器学习通信优化方法、装置、服务器及终端设备。根据多个计算节点的梯度，更新服务器节点的全局模型的参数；从多个计算节点中选取预设个数的计算节点；将第一标志位信息和全局模型更新后的参数输出给预设个数的计算节点，预设个数的计算节点根据全局模型更新后的参数更新本地模型；将第二标志位信息输出给剩余计算节点，剩余计算节点不接收服务器输出的全局模型更新后的参数，并根据自身的梯度更新本地模型。从而减少了分布式机器学习模型的计算节点与服务器节点之间的拉取通信量，减少了交互通信开销，提高了分布式机器学习的通信效率，降低了在特殊场景下的计算节点的通信花费。花费。花费。
技术研发人员：郭嵩 王号召 詹玉峰
受保护的技术使用者：香港理工大学深圳研究院
技术研发日：2019.12.31
技术公布日：2021/7/15