# 分散トレーニング

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SINGAは、大規模なデータ分析の為の巨大なディープラーニングモデルの分散トレーニングを目的としてデザインされています。

分散トレーニングを可能とさせる SINGA のアーキテクチャーに関する詳細は、下のリンクを参照してください。

* [システム アーキテクチャー](architecture.html)

* [トレーニング フレームワーク](frameworks.html)

* [システム コミュニケーション](communication.html)

モデルのトレーニングを並列化するために、様々な並列方法（データ並列、モデル並列、ハイブリッド並列など）をサポートします。

* [ハイブリッド 並列化](hybrid.html)

現在 SINGA は Mesos と統合されているので、分散トレーニングを Mesos フレームワークとして実行できます。
Mesos クラスタは、SINGA コンテナから設定できます。
Mesos と SINGA をバンドルした Docker イメージを用意しました。

クラスタの準備と開始に関する詳細は、下のリンクを参照してください。

* [Mesos で分散トレーニング](mesos.html)

分散ストレージシステム上で SINGA を走らせ、スケーラビリティを保証します。
現在 SINGA は HDFSをサポートしています。

* [HDFS で SINGA を実行](hdfs.html)