2023年06月07日 星期三
解决人工智能
“最后一公里”问题有新探索

【学报观点要览】

    文章:《面向边缘智能的协同训练研究进展》

    学报:工程科学学报,2023年第8期

    作者:王睿、王岩、尹朴、齐建鹏、孙叶桃、李倩、张易达、张梅奎

    评荐:吴爱祥(北京科技大学土木与资源工程学院教授)

    万物智能互联产生海量数据,使基于云计算的传统分布式训练面临网络负载大、能耗高、隐私泄露等问题。在此背景下,引入边缘智能技术可使边缘设备能够执行智能算法,充分利用边缘侧海量的数据和硬件资源,并将边缘计算和机器学习相结合,以提供更高效、更贴近用户需求的智能服务,解决人工智能的“最后一公里”问题。

    该文首先从现有的分布式机器学习、边缘智能等方面调研了边缘智能协同训练的关键技术,讨论了在设备资源受限、网络环境不稳定等场景下产生的挑战,总结出边缘智能协同训练的整体架构和核心模块,重点关注边缘设备之间的交互框架、大量边缘设备协同训练的神经网络模型等问题。该文提出,已有研究更多关注设备参数层面的局部角度和通信层面的全局角度,忽略了每个通信轮次客户端子集的动态变化,但这些变化却对协同训练性能产生重要影响,因此需进一步探索。此外,优化异构设备间的协同机制、在非独立同分布且动态变化数据中训练更多样的高性能模型、搭建可信的动态场景仿真环境等,都是未来需要拓展研究的重要方向。

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