BigDL是基于Apache Spark的分布式深度学习框架,借助现有的Spark集群来运行深度学习计算,并简化存储在Hadoop中的大数据集的数据加载。BigDL在每个Spark任务中使用英特尔MKL和多线程编程。因此,在单节点Xeon(即与主流GPU 相当)上,它比开箱即用开源Caffe,Torch或TensorFlow快了数量级。BigDL可以通过利用Apache Spark(快速分布式数据处理框架),以及高效实施同步SGD和全面减少Spark的通信,从而有效地扩展到“大数据规模”上的数据分析
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