一种基于编码分布式计算的卷积神经网络卷积层加速方法

本发明属于分布式计算和卷积神经网络技术领域，具体涉及一种基于编码分布式计算的卷积神经网络卷积层加速方法。本发明的技术方案采用主从式分布计算架构，包括，对卷积层的输入张量和核张量进行切分，并利用多项式编码技术生成包含冗余信息的子张量；将所述编码子张量分配至各从节点进行本地存储和并行卷积计算；主节点通过接收最先返回的部分计算结果，即可恢复得到当前卷积层的完整输出。本发明通过引入编码计算和优化切分策略，在保证计算正确性的前提下，实现了以下技术效果：其一，降低了分布式系统的通信和存储开销；其二，提升了卷积运算的并行计算效率；其三，增强了系统抵抗节点掉队的容错能力。