联邦学习算力加速方案(2023)

智能计算芯世界 2023-09-12 07:41

联邦学习是一种在保护数据隐私安全的前提下,联合多方进行共同建模的分布式机器学习框架。在训练过程中,通过对模型参数进行加密、传递、运算、解密,实现整体模型表现的提升。

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在联邦学习过程中,为了支持参数和数据可以在密态下进行无损的计算,需使用同态加密技术(加密后的数据为2048bit大整数),而同态加密技术会带来计算量和传输量的剧增。重点考虑异构硬件特性:


  • 定制:根据场景和算法定制架构和计算引擎,计算效率高。

  • 并行:可在算法、多引擎、pipeline处理等多个层面优化并行度。

  • 延迟:高带宽传输,纯硬件电路,无指令执行概念。

  • 部署:可在云或本地切换部署解决方案并根据应用需求扩展。


异构算力方案比较重点考虑:将复杂运算转移至硬件设备执行,大幅提升并行处理效率,支持高并发、低延迟


GPU特性

  • 资源丰富,算力强大,可以有效完成复杂度较高的运算。
  • 基于SIMT(单指令多线程)架构,其主体由多个相同的流式多处理器组成。因此具有高并发度的特点。
  • 内存分级机制,可以大幅提高数据读写和处理速率。具有很强的可编程性,可以根据不同需求快速实现算法的硬件实现,GPU在通用计算领域的作用比较重要。


FPGA特性

  • 可编程逻辑电路,FPGA内部资源游离分配,可以根据设计人员的需要进行编程

  • 并行性,可编程定制不同功能的程逻辑电路,数百万个LUT进行大规模并行计算

  • 高速性能,快速的时钟速度和响应时间,因此可以处理高速数据流和实时信号


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