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融智算力网络及其功能架构
被引量：
6
1
作者
胡玉姣
贾庆民
+2 位作者
孙庆爽
谢人超
黄韬
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第9期249-259,共11页
面向算力网络新兴研究领域,针对其迫切需要提升智能性与精准服务能力的问题,提出了云边端算力资源、网络资源、智能模型及算法协同共生的融智算力网络建设理念,引入了内生智能和业务智能两个层面的智能性。内生智能指算力网络为保障系...
面向算力网络新兴研究领域,针对其迫切需要提升智能性与精准服务能力的问题,提出了云边端算力资源、网络资源、智能模型及算法协同共生的融智算力网络建设理念,引入了内生智能和业务智能两个层面的智能性。内生智能指算力网络为保障系统准确运行所具备的自感知、自适应、自决策、自学习能力,业务智能指算力网络为增强对行业/应用的适应性所具备的智能资源封装及自主部署能力、业务编排与认知能力。进一步地,设计了层次化功能架构,从基础资源、资源管理、业务编排、运营服务以及系统优化5个层面明确了AI赋能融智算力网络内生智能与业务智能的具体表现。最后,将智能制造及智慧安防两类应用中的3个场景(车间物流、基于机器视觉的质检品控、社区及道路监测)作为仿真实验原型场景,并设计了对比实验组。实验结果表明,应用融智算力网络至车间物流场景中,性能提升幅度与场景规模有关,规划用时提升了约2~50倍,规划结果提升了约2~5倍;基于机器视觉的质检品控场景中,算力设备部署成本下降为原来的1/5、检测准确率提升约4.5%;社区及道路监测场景中,系统的算力部署成本可降低为原来的1/10。
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关键词
算力网络
内生智能
业务智能
功能架构
层次化模型
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职称材料
异构边缘计算环境下异步联邦学习的节点分组与分时调度策略
被引量：
4
2
作者
马千飘
贾庆民
+3 位作者
刘建春
徐宏力
谢人超
黄韬
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期79-93,共15页
为了克服异构边缘计算环境下联邦学习的3个关键挑战,边缘异构性、非独立同分布数据及通信资源约束,提出了一种分组异步联邦学习(FedGA)机制,将边缘节点分为多个组,各个分组间通过异步方式与全局模型聚合进行全局更新,每个分组内部节点...
为了克服异构边缘计算环境下联邦学习的3个关键挑战,边缘异构性、非独立同分布数据及通信资源约束,提出了一种分组异步联邦学习(FedGA)机制,将边缘节点分为多个组,各个分组间通过异步方式与全局模型聚合进行全局更新,每个分组内部节点通过分时方式与参数服务器通信。理论分析建立了FedGA的收敛界与分组间数据分布之间的定量关系。针对分组内节点的通信提出了分时调度策略魔镜法(MMM)优化模型单轮更新的完成时间。基于FedGA的理论分析和MMM,设计了一种有效的分组算法来最小化整体训练的完成时间。实验结果表明,FedGA和MMM相对于现有最先进的方法能降低30.1%~87.4%的模型训练时间。
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关键词
边缘计算
联邦学习
非独立同分布数据
异构性
收敛分析
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职称材料
题名
融智算力网络及其功能架构
被引量：
6
1
作者
胡玉姣
贾庆民
孙庆爽
谢人超
黄韬
机构
网络通信与安全紫金山实验室未来网络研究中心
西北工业大学计算机学院
北京邮电大学
网络
与交换国家重点
实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第9期249-259,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(62171046)。
文摘
面向算力网络新兴研究领域,针对其迫切需要提升智能性与精准服务能力的问题,提出了云边端算力资源、网络资源、智能模型及算法协同共生的融智算力网络建设理念,引入了内生智能和业务智能两个层面的智能性。内生智能指算力网络为保障系统准确运行所具备的自感知、自适应、自决策、自学习能力,业务智能指算力网络为增强对行业/应用的适应性所具备的智能资源封装及自主部署能力、业务编排与认知能力。进一步地,设计了层次化功能架构,从基础资源、资源管理、业务编排、运营服务以及系统优化5个层面明确了AI赋能融智算力网络内生智能与业务智能的具体表现。最后,将智能制造及智慧安防两类应用中的3个场景(车间物流、基于机器视觉的质检品控、社区及道路监测)作为仿真实验原型场景,并设计了对比实验组。实验结果表明,应用融智算力网络至车间物流场景中,性能提升幅度与场景规模有关,规划用时提升了约2~50倍,规划结果提升了约2~5倍;基于机器视觉的质检品控场景中,算力设备部署成本下降为原来的1/5、检测准确率提升约4.5%;社区及道路监测场景中,系统的算力部署成本可降低为原来的1/10。
关键词
算力网络
内生智能
业务智能
功能架构
层次化模型
Keywords
Computing power network
Endogenous intelligence
Application intelligence
Functional architecture
Hierarchical model
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
异构边缘计算环境下异步联邦学习的节点分组与分时调度策略
被引量：
4
2
作者
马千飘
贾庆民
刘建春
徐宏力
谢人超
黄韬
机构
网络通信与安全紫金山实验室未来网络研究中心
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
中国科学技术大学苏州高等
研究
院
北京邮电大学
网络
与交换技术国家重点
实验室
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期79-93,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.U1709217,No.61936015,No.92267301)。
文摘
为了克服异构边缘计算环境下联邦学习的3个关键挑战,边缘异构性、非独立同分布数据及通信资源约束,提出了一种分组异步联邦学习(FedGA)机制,将边缘节点分为多个组,各个分组间通过异步方式与全局模型聚合进行全局更新,每个分组内部节点通过分时方式与参数服务器通信。理论分析建立了FedGA的收敛界与分组间数据分布之间的定量关系。针对分组内节点的通信提出了分时调度策略魔镜法(MMM)优化模型单轮更新的完成时间。基于FedGA的理论分析和MMM,设计了一种有效的分组算法来最小化整体训练的完成时间。实验结果表明,FedGA和MMM相对于现有最先进的方法能降低30.1%~87.4%的模型训练时间。
关键词
边缘计算
联邦学习
非独立同分布数据
异构性
收敛分析
Keywords
edge computing
federated learning
Non-IID
heterogeneity
convergence analysis
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融智算力网络及其功能架构
胡玉姣
贾庆民
孙庆爽
谢人超
黄韬
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022
6
在线阅读
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职称材料
2
异构边缘计算环境下异步联邦学习的节点分组与分时调度策略
马千飘
贾庆民
刘建春
徐宏力
谢人超
黄韬
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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