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针对深度神经网络在分布式多机多GPU上的加速训练问题，提出一种基于虚拟化的远程多GPU调用的实现方法。利用远程GPU调用部署的分布式GPU集群改进传统一对一的虚拟化技术，同时改变深度神经网络在分布式多GPU训练过程中的参数交换的位置，达到两者兼容的目的。该方法利用分布式环境中的远程GPU资源实现深度神经网络的加速训练，且达到单机多GPU和多机多GPU在CUDA编程模式上的统一。以手写数字识别为例，利用通用网络环境中深度神经网络的多机多GPU数据并行的训练进行实验，结果验证了该方法的有效性和可行性。
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