【摘 要】
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近年来，深度卷积神经网络在图像识别和语音识别等领域被广泛运用，取得了很好的效果。深度卷积神经网络是层数较多的卷积神经网络，有数千万参数需要学习，计算开销大，导致训练非常耗
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近年来，深度卷积神经网络在图像识别和语音识别等领域被广泛运用，取得了很好的效果。深度卷积神经网络是层数较多的卷积神经网络，有数千万参数需要学习，计算开销大，导致训练非常耗时。针对这种情况，本文提出深度卷积神经网络的多GPU并行框架，设计并实现模型并行引擎，依托多GPU的强大协同并行计算能力，结合深度卷积神经网络在训练中的并行特点，实现快速高效的深度卷积神经网络训练。
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