| # 分散トレーニング |
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| SINGAは、大規模なデータ分析の為の巨大なディープラーニングモデルの分散トレーニングを目的としてデザインされています。 |
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| 分散トレーニングを可能とさせる SINGA のアーキテクチャーに関する詳細は、下のリンクを参照してください。 |
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| * [システム アーキテクチャー](architecture.html) |
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| * [トレーニング フレームワーク](frameworks.html) |
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| * [システム コミュニケーション](communication.html) |
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| モデルのトレーニングを並列化するために、様々な並列方法（データ並列、モデル並列、ハイブリッド並列など）をサポートします。 |
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| * [ハイブリッド 並列化](hybrid.html) |
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| 現在 SINGA は Mesos と統合されているので、分散トレーニングを Mesos フレームワークとして実行できます。 |
| Mesos クラスタは、SINGA コンテナから設定できます。 |
| Mesos と SINGA をバンドルした Docker イメージを用意しました。 |
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| クラスタの準備と開始に関する詳細は、下のリンクを参照してください。 |
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| * [Mesos で分散トレーニング](mesos.html) |
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| 分散ストレージシステム上で SINGA を走らせ、スケーラビリティを保証します。 |
| 現在 SINGA は HDFSをサポートしています。 |
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| * [HDFS で SINGA を実行](hdfs.html) |
