23、自动驾驶网络关键技术解析

自动驾驶网络关键技术解析

1. 联邦迁移学习

联邦迁移学习旨在利用迁移学习，克服数据不足或特征重合问题，同时保护隐私。它基于联邦学习概念进一步发展，能在任何数据分布和实体上进行协作建模，以学习全局模型。该技术不仅适用于两个不同样本空间，还可用于两个不同数据集。

2. 分布式AI对比

分布式AI有三种类型，分别是具有中央协调计算能力的分布式AI、具有群体智能的分布式AI和联邦学习模式的分布式AI。下面从多个维度对它们进行比较：
| 维度 | 具有中央协调计算能力的分布式AI | 具有群体智能的分布式AI | 联邦学习模式的分布式AI |
| — | — | — | — |
| 关键问题 | 处理大量计算和数据的场景 | 边缘设施分散（甚至移动）、单个设施计算能力弱且无中央控制的场景 | 需要解决用户隐私保护、数据安全与协作训练之间的冲突，打破数据孤岛的场景 |
| 数据处理 | 训练数据被分成多个分片，多个计算节点使用各自的数据分片并行训练同一模型，中央服务器动态确定分片是否平衡 | 大部分数据来自实时收集 | 参与联邦学习的每个建模节点将数据本地存储（节点间数据不相等或不平衡），本地训练模型参数或梯度，然后以加密形式共享以更新模型 |
| 训练模式 | 数据主要以并行模式处理，每个节点使用不同数据计算梯度并更新共享参数，新模型返回各节点 | 根据群体智能算法使用不同训练模式 | 参与联邦学习的每个建模节点在本地初始化模型参数，本地训练后获取梯度或参数，发送给可信第三方进行模型更新，新模型再分发给各建模节点进行本地更新 |
| 通信机制 | 多点接口（MPI）、英伟达集体通信库（NCCL）、华为集体通信库（HCCL）和