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集群來運行深度學(xué)習(xí)計算，并簡化存儲在Hadoop中的大數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)加載。BigDL在每個Spark任務(wù)中使用英特爾MKL和多線程編程。因此，在單節(jié)點Xeon（即與主流GPU 相當(dāng)）上，它比開箱即用開源Caffe，Torch或TensorFlow快了數(shù)量級。BigDL可以通過利用Apache Spark（快速分布式數(shù)據(jù)處理框架），以及高效實施同步SGD和全面減少Spark的通信，從而有效地擴(kuò)展到“大數(shù)據(jù)規(guī)模”上的數(shù)據(jù)分析
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