凌華科技(ADLink)推出的MECS-7211邊緣運算伺服器為邊緣聯邦學習提供高效能運算平台,協同優化運算系統,顛覆傳統的集中式機器學習訓練,為個資隱私解套,適合應用於密集型運算的加速場景,如隱私運算、機器學習、基因測序、金融業務、醫療、影像處理、網路安全等。
聯邦學習(Federated machine learning/Federated Learning)為邊緣運算的安全問題提供了解決方案。聯邦學習是一個機器學習框架,在參與方使用加密後的私有資料進行運算,僅交換加密狀態後的模型的參數、權重及梯度等特徵,無需將原始資料移出本地,也無需將加密後的原始資料移動集中,即能幫助多個機構在滿足使用者隱私保護、資料安全和政府法規的要求下,進行資料使用和機器學習建模。聯邦學習作為分散式的機器學習範式,保障資料不洩露並讓企業用更多的資料訓練模型、聯合建模,實現AI協作,為隱私保護運算解決方案的落實提供了有力支撐。
近期,凌華科技和星雲Clustar聯合推出邊緣聯邦學習的一體機。該系統採用凌華科技的MECS-7211作為邊緣運算伺服器,和星雲Clustar的FPGA異質加速卡,對聯邦學習中常用複雜運算元進行定性分析和硬體優化,便於使用者實現分布式機器學習任務的加速。高效的儲存、運算、資料傳輸系統,對比傳統的CPU架構,效能提升7倍,對比CPU加GPU方案,提升2倍,功耗也降低了40%。此邊緣聯邦學習一體機適用需要大量資料分析並著重隱私的金融、醫療、數據中心等領域,並已完成多處實例佈署。