基本信息

---

下载

文档摘要

---

基于YARN的深度学习框架调度系统：设计、实现与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习作为其核心技术之一，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了突破性的进展，展现出巨大的应用潜力。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等，在图像分类、目标检测、机器翻译、智能语音交互等任务中表现出卓越的性能，已经广泛应用于医疗、交通、金融、娱乐等行业，推动各行业智能化变革。

然而，深度学习的发展也面临着诸多挑战，其中计算资源的高效管理与调度是关键问题之一。深度学习模型训练通常