In the figure, the model parallelism within every model replica and data parallelism among replicas are adopted, for distributed deep learning. A example of mapping physical nodes to TensorFlow glossary is illustrated.
The whole system is mapped to a TF cluster.
Parameter servers are mapped to a job
Each model replica is mapped to a job
Each physical computing node is mapped to a task within its job
Each task has a TF server, using “Master service” to communicate and coordinate works and using “Worker service” to compute designated operations in the TF graph by local devices.
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