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联邦学习(Federated Learning)分布式训练, 以共享模型打造效能卓越的AI智能

发布时间:2022-08-01 来源:中国自动化网 类型:企业资讯 人浏览
关键字:

凌华科技 机器学习 致星科技 星云Clustar

导  读:

凌华科技与致星科技(简称“星云Clustar”)达成合作,携手打造边缘联邦学习的一体机,颠覆传统的集中式机器学习训练。

  中国上海–2022年8月1日 全球领先的边缘计算解决方案提供商—凌华科技与致星科技(简称“星云Clustar”)达成合作,携手打造边缘联邦学习的一体机,颠覆传统的集中式机器学习训练。此平台采用凌华科技的MECS-7211作为边缘计算服务器,与星云CLustar的FPGA隐私计算加速卡,为个资隐私解套,应用于密集型计算的加速场景,如隐私计算、机器学习、基因测序、金融业务、医疗、视频处理、网络安全等。


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  ·凌华科技与致星科技,携手打造的边缘联邦学习的一体机,应用于密集型计算的加速场景,如隐私计算、AIOT、基因测序、金融业务、医疗、视频处理、网络安全等。

  ·凌华科技MECS-7211边缘计算服务器,采用INTEL®XEON®SCALABLE SILVER/GOLD处理器,协同优化运算系统。

  ·致星科技专注于高性能隐私计算算力产品研发与技术创新,致力于为隐私计算联邦学习应用提供高性能算力解决方案。

  随着物联网的快速发展以及5G网络普及化,大量终端设备接入网络中产生海量数据,传统的数据计算分析基于云计算进行,随着数据的急剧增加,由应用终端传送至云计算过程中,会造成延时和数据泄露,及时并有效地处理数据成为云计算中心的一大挑战,边缘计算(Edge Computing)因应而生。

  在靠近人、物或数据源的网络边缘侧,就近提供边缘智能服务,更有效率的网络服务响应,大大提升物联网、车联网、工业控制、智能制造、大视频等众多业务需求。边缘计算技术的引入,减轻了云中心的网络负担,但同时也引起了安全性问题,而数据的本地化,容易阻碍数据间的交互,加之近年数据安全、应用规范不断收紧,如GDPR数据隐私以及数据保护的议题被高度重视。传统机器学习算法采用的数据集中化计算,无法应对数据规范要求,限制人工智能的发展。

  在此背景下,联邦学习(Federated machine learning/Federated Learning)应时而生,为边缘计算的安全问题提供了解决方案。

  联邦学习是一个机器学习框架,在参与方使用加密后的私有数据进行运算,仅交换加密状态后的模型参数、权重及梯度等特征,无需将原始数据移出本地,也无需将加密后的原始数据移动集中,即能帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行数据使用和机器学习建模。

  联邦学习作为分布式的机器学习范式,保障数据不泄露并让企业用更多的数据训练模型、联合建模,实现AI协作,从技术上打破数据孤岛,为隐私保护计算解决方案的落地提供了有力支撑。

  凌华科技和星云Clustar联合推出边缘联邦学习的一体机。该系统采用凌华科技的MECS-7211作为边缘计算服务器,和星云Clustar的FPGA异构加速卡,对联邦学习中常用复杂算子进行定性分析和硬件优化,便于用户实现分布式密态机器学习任务的加速。高效的存储、计算、数据传输系统,对异构系统的高效运转起到了协同优化的作用,对比传统的CPU架构,性能提升7倍,CPU+GPU方案,提升2倍,功耗降低40%。

  此边缘联邦学习一体机,应用领域广泛,适用需要大量数据分析并注重隐私的金融、医疗、数据中心等领域,并已完成多处实例布署。

  星云Clustar高级副总裁尚勇表示:“作为一家以算力为核心的隐私计算基础设施提供商,星云Clustar秉承算力+赋能数据要素高效流通应用的理念,为数据密集型计算场景提供高安全、高可用综合基础设施。与凌华科技携手打造边缘联邦学习一体机,是星云Clustar扩展隐私计算算力基础设施应用生态的重要一环,双方将充分进行优势互补,不断扩展边缘计算应用场景,携手打造高安全、高性能、低时延的综合计算平台。”

  凌华科技网络通讯暨公共建设事业处总监叶建良表示:“凌华科技MECS系列产品,定位于5G,边缘计算平台。作为OTII规范的发起者之一,MECS系列产品符合OTII(Open Telecom IT Infrastructure)的行业规范,采用异构架构,灵活支持FPGA、GPU、5G加速等扩展卡。紧凑尺寸设计加上支持宽温运行环境,适合分布式架构应用场景,部署于网络的边缘和应用侧。凌华科技和星云Clustar联合推出边缘联邦学习的一体机,协同优化运算系统,拓展了MECS系列产品的应用,未来也将持续与星云Clustar在AI领域合作,丰富边缘计算的应用场景。”

本文地址:http://www.ca800.com/news/d_1o3uv4qaqfnk1.html

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