聯邦學習是一種在保護數據隱私安全的前提下，聯合多方進行共同建模的分布式機器學習框架。在訓練過程中，通過對模型參數進行加密、傳遞、運算、解密，實現整體模型表現的提升。1、AI大模型落地的前景和痛點，兼談工程師架構師所面臨的機會和挑戰
2、AIGC驅動下高校數字化轉型
3、大模型趨勢下的企業數據體系思考
4、大模型時代下數據中臺該何去
5、大模型重塑軟件開發以及實踐案例展示
6、當GPT遇到低代碼低代碼平臺AIGC開發落地實戰
7、邁向通用人工智能時代之路——邊緣與管力網絡演進及思考
8、網宿邊緣智能平臺與AIGC探索在聯邦學習過程中，為了支持參數和數據可以在密態下進行無損的計算，需使用同態加密技術(加密后的數據為2048bit大整數)，而同態加密技術會帶來計算量和傳輸量的劇增。重點考慮異構硬件特性：
定制：根據場景和算法定制架構和計算引擎，計算效率高。
并行：可在算法、多引擎、pipeline處理等多個層面優化并行度。
延遲：高帶寬傳輸，純硬件電路，無指令執行概念。
部署：可在云或本地切換部署解決方案并根據應用需求擴展。
異構算力方案比較重點考慮：將復雜運算轉移至硬件設備執行，大幅提升并行處理效率，支持高并發、低延遲
GPU特性
- 資源豐富，算力強大，可以有效完成復雜度較高的運算。
- 基于SIMT(單指令多線程)架構，其主體由多個相同的流式多處理器組成。因此具有高并發度的特點。
- 內存分級機制，可以大幅提高數據讀寫和處理速率。具有很強的可編程性，可以根據不同需求快速實現算法的硬件實現，GPU在通用計算領域的作用比較重要。
FPGA特性
可編程邏輯電路，FPGA內部資源游離分配，可以根據設計人員的需要進行編程
并行性，可編程定制不同功能的程邏輯電路，數百萬個LUT進行大規模并行計算
高速性能，快速的時鐘速度和響應時間，因此可以處理高速數據流和實時信號
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