算法并行化在基于深度学习的多模态数据处理中的探索  

作　　者：毛新颜 

机构地区：[1]北京三快在线科技有限公司美团,北京100102

出　　处：《信息产业报道》2025年第1期0116-0118,共3页Information Industry Report

摘　　要：算法并行化在深度学习领域,尤其是多模态数据处理中的应用,展现出显著的性能提升。通过探索并行计算的多种策略,包括数据并行和模型并行,该研究探讨了如何有效加速处理具有不同模态特征的复杂数据集。在实验中,通过优化架构设计和资源调度策略,实现了计算资源的高效利用。结果表明,所提出的并行化算法能够在保持模型精度的同时,大幅缩短训练时间,展现出在大规模数据处理中的优越性。性能评估表明,新的并行框架在提高处理速度和节省资源方面具有广泛的应用潜力。

关 键 词：并行计算 深度学习 多模态数据 算法并行化 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]