一种跨域分布式计算方法、系统、存储介质和电子设备

摘要文本

本发明提供一种跨域分布式计算方法、系统、存储介质和电子设备，涉及机器学习领域，包括：获取分布式训练任务；利用包含若干训练域的分布式神经网络模型对分布式训练任务进行迭代训练，并利用通信拓扑结构实现不同训练域之间的数据同步；每个训练域包含一个局部头节点和若干边缘计算节点；整合各所述训练域中所述局部头节点和所述边缘计算节点的训练结果，并输出分布式训练任务的全局解。本发明提供的新型通信拓扑结构中，能够满足跨域场景下系统的数据同步需求，提高系统的灵活性、可扩展性、安全性、性能和效率，促进跨域间的通信、协作和数据一致性以及负载均衡。