文献
J-GLOBAL ID:201902215461683676
整理番号:19A2698404
HPDL:高性能分散型深層学習のための一般フレームワークに向けて【JST・京大機械翻訳】
HPDL: Towards a General Framework for High-performance Distributed Deep Learning
著者 (7件):
Li Dongsheng
(National University of Defense Technology, China)
,
Lai Zhiquan
(National University of Defense Technology, China)
,
Ge Keshi
(National University of Defense Technology, China)
,
Zhang Yiming
(National University of Defense Technology, China)
,
Zhang Zhaoning
(National University of Defense Technology, China)
,
Wang Qinglin
(National University of Defense Technology, China)
,
Wang Huaimin
(National University of Defense Technology, China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2019
号:
ICDCS
ページ:
1742-1753
発行年:
2019年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)