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卷積在統(tǒng)計(jì)學(xué)、信號處理、圖像處理、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)堿有著廣泛的應(yīng)用，且起到了至關(guān)重要的作用。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用卷積運(yùn)算對輸入信息進(jìn)行特征提取的方法是實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)計(jì)算單元之一。如何優(yōu)化卷積的運(yùn)算速度，提高卷積計(jì)算效率一直是亟需探討的問題。近年來，很多研究指出分布式計(jì)算架枃可以提髙卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算速度，進(jìn)而優(yōu)化深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練效率，然而由于分布式系統(tǒng)中普遍存在落跑者問題（ straggler），該問題可能會拖慢整個(gè)系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)的時(shí)間，因此該問題也成為了分布式深度學(xué)習(xí)中一個(gè)待解決的問題。文中針對二維卷積計(jì)算，結(jié)合 Winograd算法和分布式編碼，提出了一種優(yōu)化的分布式二維卷積算法。 Winograd算法能夠有效地加速單次二維卷積計(jì)算的速度，分布式編碼通過使用一種基于分布式冗余的編碼方式能夠緩解 straggler節(jié)點(diǎn)對整個(gè)分布式系統(tǒng)計(jì)算延遲的影響。因此，提出的分布式二維卷積算法可以在加速維卷積計(jì)算的同時(shí)有效緩解分布式系統(tǒng)中的 straggler問題，有效提高了分布式卷積的計(jì)算效率。
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