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聯邦學習(Federated Learning)分布式訓練，以共享模式創造出卓越的效率AI智能

（2024年11月23日更新）

又稱聯邦機器學習聯邦學習，聯合學習，聯盟學習。聯邦機器學習是一個機器學習框架，可以有效地幫助許多機構在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下使用數據和建模機器學習。

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凌華科技與致星科技(簡稱星云)是世界領先的邊緣計算解決方案提供商Clustar合作，共同打造邊緣聯邦學習一體機，顛覆傳統的集中式機器學習訓練。該平臺采用凌華科技MECS-7211作為邊緣計算服務器和星云CLustar的FPGA隱私計算加速卡用于隱私計算、機器學習、基因測序、金融業務、醫療、視頻處理、網絡安全等密集計算的加速場景。

● 凌華科技與致星科技共同打造的邊緣聯邦學習一體機，應用于隱私計算等密集計算的加速場景AIOT、基因測序、金融業務、醫療、視頻處理、網絡安全等。

● 凌華科技MECS-采用7211邊緣計算服務器INTELXEONSCALABLESILVER/GOLD處理器，協同優化操作系統。

● 致星科技專注于高性能隱私計算能力產品的研發和技術創新，致力于為聯邦隱私計算學習應用提供高性能計算能力解決方案。

隨著物聯網的快速發展和5G網絡普及，大量終端設備進入網絡產生大量數據，傳統的數據計算分析基于云計算，隨著數據的快速增加，從應用終端到云計算過程，會造成延遲和數據泄露，及時有效地處理數據已成為云計算中心的主要挑戰，邊緣計算(EdgeComputing)因應而生。

在靠近人、物或數據源的網絡邊緣，提供更有效的網絡服務響應，大大提高了物聯網、車聯網、工業控制、智能制造、大視頻等諸多業務需求。邊緣計算技術的引入減輕了云中心的網絡負擔，但也造成了安全問題。數據的本地化很容易阻礙數據之間的交互。此外，近年來數據安全和應用規范不斷收緊，如GDPR高度重視數據隱私和數據保護問題。傳統機器學習算法采用的數據集中計算不能滿足數據規范的要求，限制人工智能的發展。

在此背景下，聯邦學習(Federatedmachinelearning/FederatedLearning)為邊緣計算的安全問題提供了解決方案。

聯邦學習是一個機器學習框架。參與者使用加密的私人數據進行操作。只交換加密狀態后的模型參數、權重和梯度特征。在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下，無需將原始數據移出本地或集中加密后的原始數據，可以幫助多個機構進行數據使用和機器學習建模。

聯邦學習作為一種分布式機器學習范式，確保數據不泄露，使企業能夠使用更多的數據培訓模型和聯合建模AI合作，從技術上打破數據孤島，為實施隱私保護計算解決方案提供有力支持。

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凌華科技與星云Clustar聯合推出邊緣聯邦學習一體機。該系統采用凌華科技MECS-7211和星云作為邊緣計算服務器Clustar的FPGA定性分析和硬件優化常用于聯邦學習的異構加速卡，方便用戶加快分布式密態機器學習任務。與傳統相比，高效的存儲、計算和數據傳輸系統對異構系統的高效運行起著協同優化的作用CPU架構，性能提高7倍，CPU GPU方案增加2倍，功耗降低40%。

這種邊緣聯邦學習一體機應用廣泛，適用于金融、醫療、數據中心等需要大量數據分析和隱私關注的領域，已完成多個例子。

星云Clustar高級副總裁尚勇說：作為以計算能力為核心的隱私計算基礎設施提供商，星云Clustar秉承算力賦能數據要素高效流通應用的理念，為數據密集型計算場景提供高安全性、高可用性的綜合基礎設施。星云與凌華科技攜手打造邊緣聯邦學習一體機Clustar雙方將充分互補優勢，不斷拓展邊緣計算應用場景，共同打造高安全、高性能、低延遲的綜合計算平臺。”

凌華科技網絡通信與公共建設辦公室主任葉建良說：凌華科技MECS位于5的系列產品G，邊緣計算平臺。作為OTII規范的發起人之一，MECS符合系列產品OTII（OpenTelecomITInfrastructure）行業規范，采用異構結構，靈活支持FPGA、GPU、5G加速等擴展卡。支持寬溫運行環境的緊湊尺寸設計適用于網絡邊緣和應用側的分布式架構應用場景。凌華科技與星云Clustar聯合推出邊緣聯邦學習一體機，協同優化計算系統，拓展MECS未來系列產品的應用將繼續與星云合作Clustar在AI領域合作，豐富邊緣計算的應用場景�！�

凌華科技致力于邊緣計算AI行業在電信網通運算領域擁有20多年的注于網絡安全和5G，邊緣計算、物聯網等基礎設施的產品和服務，提供領先、加固和可靠的硬件和軟件解決方案，成為人工智能改變世界的驅動力。

深圳智興科技是一家以計算能力為核心的隱私計算基礎設施提供商，專注于高性能隱私計算能力解決方案的研發和技術創新。公司產品包括隱私計算平臺、軟硬一體機、計算能力加速卡等，致力于計算能力為大規模實施隱私計算應用創建計算能力基礎設施，使數據要素有序共享和綜合應用。