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无线算力网络中面向AI任务的分布式通信计算协同研究
1
作者
张申虎
杨蕊侨
+1 位作者
谢云菁
闫实
《移动通信》
2025年第3期37-45,共9页
通过汇聚通信、计算与模型能力,6G网络主动式能够提供分布式的高效、实时且节能的AI服务能力。无线算力网络作为其基础底座,通过按需适时的算力服务和合理的分布式通信计算协同设计,有望成为未来移动AI业务极高算力需求的重要支撑方案...
通过汇聚通信、计算与模型能力,6G网络主动式能够提供分布式的高效、实时且节能的AI服务能力。无线算力网络作为其基础底座,通过按需适时的算力服务和合理的分布式通信计算协同设计,有望成为未来移动AI业务极高算力需求的重要支撑方案。首先对典型的协同模式进行分类与分析,包括集中式模式、分层分簇模式、去中心式模式和边缘分布式协同模式;其次,综述了主要的分布式训练与推理方法,涵盖联邦学习、拆分学习、模型优化与协同推理以及多智能体深度强化学习;最后,从AI任务准确率、时延、密度及能效等方面设计了评价指标体系,为移动AI任务的性能研究与评估提供重要参考。
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关键词
6G
移动ai任务
分布式训练
协同推理
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职称材料
题名
无线算力网络中面向AI任务的分布式通信计算协同研究
1
作者
张申虎
杨蕊侨
谢云菁
闫实
机构
北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室
出处
《移动通信》
2025年第3期37-45,共9页
基金
国家自然科学基金“面向差异化服务的通信-感知-计算融合无线组网理论与方法”(62371067)。
文摘
通过汇聚通信、计算与模型能力,6G网络主动式能够提供分布式的高效、实时且节能的AI服务能力。无线算力网络作为其基础底座,通过按需适时的算力服务和合理的分布式通信计算协同设计,有望成为未来移动AI业务极高算力需求的重要支撑方案。首先对典型的协同模式进行分类与分析,包括集中式模式、分层分簇模式、去中心式模式和边缘分布式协同模式;其次,综述了主要的分布式训练与推理方法,涵盖联邦学习、拆分学习、模型优化与协同推理以及多智能体深度强化学习;最后,从AI任务准确率、时延、密度及能效等方面设计了评价指标体系,为移动AI任务的性能研究与评估提供重要参考。
关键词
6G
移动ai任务
分布式训练
协同推理
Keywords
6G
mobile
ai
tasks
distributed tr
ai
ning
collaborative inference
分类号
TN915.41 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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被引量
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1
无线算力网络中面向AI任务的分布式通信计算协同研究
张申虎
杨蕊侨
谢云菁
闫实
《移动通信》
2025
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