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ABS-SGD：一种适用于异构 GPU 集群的带有自适应批大小的延迟同步随机梯度下降算法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种在异构GPU集群中具有自适应批大小的延迟同步随机梯度下降（ABS-SGD）算法，通过全局同步来积累延迟的梯度并更新参数，实现了计算资源的充分利用，并在异构集群中具有收敛性。
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关键要点
- 提出了一种在异构GPU集群中具有自适应批大小的延迟同步随机梯度下降（ABS-SGD）算法。
- 该算法通过全局同步来积累延迟的梯度。
- 使用积累的延迟梯度来更新参数。
- 实现了计算资源的充分利用。
- 在异构集群中具有收敛性。
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