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BigDL是基于Apache Spark的分布式深度學習框架，借助現有的Spark集群來運行深度學習計算，并簡化存儲在Hadoop中的大數據集的數據加載。BigDL在每個Spark任務中使用英特爾MKL和多線程編程。因此，在單節點Xeon（即與主流GPU 相當）上，它比開箱即用開源Caffe，Torch或TensorFlow快了數量級。BigDL可以通過利用Apache Spark（快速分布式數據處理框架），以及高效實施同步SGD和全面減少Spark的通信，從而有效地擴展到“大數據規模”上的數據分析
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