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。
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。
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。
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。