一种异构计算中的分布式机器学习方法

本申请提供一种异构计算中的分布式机器学习方法，包括：获取异构计算环境下的硬件规格与配置信息，并进行硬件故障模式的初步分类；采用数据同步策略，将所有节点的状态数据整合到一个中心节点，形成一个全局状态数据集；对所述全局状态数据集进行解析，动态为各节点分配计算任务；根据动态分配的计算任务和硬件故障模式，设计初步的容错机制；在分布式机器学习环境中，将设计好的容错机制应用到每个节点，记录应用结果；分析应用容错机制后的结果数据，对数据同步策略进行相应的调整；通过网络通讯协议，将所有节点的容错和同步状态信息记录在一个中心节点。