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卷積在統(tǒng)計學(xué)、信號處理、圖像處理、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)堿有著廣泛的應(yīng)用，且起到了至關(guān)重要的作用。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用卷積運算對輸入信息進行特征提取的方法是實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)計算單元之一。如何優(yōu)化卷積的運算速度，提高卷積計算效率一直是亟需探討的問題。近年來，很多研究指出分布式計算架枃可以提髙卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算速度，進而優(yōu)化深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練效率，然而由于分布式系統(tǒng)中普遍存在落跑者問題（ straggler），該問題可能會拖慢整個系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)的時間，因此該問題也成為了分布式深度學(xué)習(xí)中一個待解決的問題。文中針對二維卷積計算，結(jié)合 Winograd算法和分布式編碼，提出了一種優(yōu)化的分布式二維卷積算法。 Winograd算法能夠有效地加速單次二維卷積計算的速度，分布式編碼通過使用一種基于分布式冗余的編碼方式能夠緩解 straggler節(jié)點對整個分布式系統(tǒng)計算延遲的影響。因此，提出的分布式二維卷積算法可以在加速維卷積計算的同時有效緩解分布式系統(tǒng)中的 straggler問題，有效提高了分布式卷積的計算效率。
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