多GPU加速深度神经网络训练：3.3倍速度提升

本文主要探讨了在深度神经网络（DNN）在语音识别领域取得显著成就的背景下，如何通过优化算法来提升训练效率的问题。由于DNN模型的复杂性以及数据集和网络规模的扩大，传统的训练过程耗费大量时间。针对这一挑战，研究人员聚焦于利用多图形处理器（GPU）进行DNN的快速训练。 研究者们设计了一种新型的DNN快速训练算法，旨在通过并行计算的能力充分利用多GPU的并行处理优势。在实验中，他们选择TIMIT数据集进行了音素识别任务，结果显示，与单GPU相比，使用优化后的四GPU系统，训练速度提升了大约3.3倍，同时保持了相近的识别性能。这意味着在大规模训练任务中，这种方法能够显著减少训练时间，从而加速模型的开发和迭代。 该研究不仅关注了技术层面的优化，还涉及到对深度学习模型在实际应用中的效率提升。它对提升GPU在深度学习中的作用给予了重要关注，因为GPU的并行计算能力对于处理大规模数据和复杂的计算任务具有天然的优势。此外，文中还提到了国家“九七三”重点基础研究发展计划和国家自然科学基金项目的资助，这进一步证明了该研究在学术界的重要性和实用性。 本文的贡献在于提出了一种有效的方法来加速深度神经网络的训练过程，这对于推动深度学习在语音识别等领域的发展具有重要意义。通过结合多GPU技术，研究人员展示了如何在保证模型性能的同时，显著提高训练效率，这对于大规模数据和复杂模型的训练来说是一项重要的技术突破。