一种基于层级化高度异构分布式系统的深度学习应用优化框架

本发明公开了一种基于层级化高度异构分布式系统的深度学习应用优化框架，涉及计算科学方向深度学习领域，包括运行准备阶段和运行阶段，所述运行准备阶段用于进行深度神经网络训练，所述运行阶段对分布式系统中各类设备进行任务分配，并使用数据加密模块对用户敏感数据进行隐私保护。本发明的系统任务异构特性，在保证整体性能的前提下，降低系统响应时间，保证用户体验，基于神经网络的数据加密模块，能够以较低的计算代价和存储代价对用户敏感数据进行隐私保护，保障用户数据安全。