基于Kubernetes的分布式TensorFlow平台的设计与实现

• 作者: 余昌发 杨小虎 程学林
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: TensorFlow Kubernetes Docker 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（z2）
• 所属期刊栏目: 综合、交叉与应用
• 页码范围: 527-531
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5818字
• 语种: 中文

摘要

文中介绍了基于Kubernetes的分布式TensorFlow平台的设计与实现,针对分布式TensorFlow存在的环境配置复杂、底层物理资源分布不均、训练效率过低、模型研发周期长等问题,提出了一种容器化TensorFlow的方法,并基于Kubernetes容器PaaS平台来统一调度管理TensorFlow容器.文中将Kubernetes和TensorFlow的优点相结合,由Kubernetes提供可靠、稳定的计算环境,以充分发挥TensorFlow异构的优势,极大地降低了大规模使用的难度,同时建立了一个敏捷的管理平台,实现了分布式TensorFlow资源的快速分配、一键部署、秒级启动、动态伸缩、高效训练等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨小虎	浙江大学软件学院	55	1022	17.0	31.0
2	程学林	浙江大学软件学院	4	8	2.0	2.0
3	余昌发	浙江大学软件学院	1	5	1.0	1.0