AI 原生云如何支持联邦学习与分布式训练？

1. 分布式训练架构

• 数据并行：将数据分片到多个 GPU，同步或异步更新梯度
• 模型并行：将模型参数分片到多个 GPU，适合超大模型
• 流水线并行：不同层的计算分配到不同 GPU，形成流水线
• 张量并行：单层内的矩阵运算分配到多个 GPU

2. 联邦学习机制

联邦学习支持跨域异构设备在零原始数据出域前提下协同训练：

• 安全聚合：使用安全多方计算（SMPC）确保协调器无法检查单个客户端更新
• 差分隐私增强：为梯度添加噪声，防止成员推断攻击
• 个性化联邦学习：每个客户端可微调全局模型以适应本地数据分布

3. AI原生联邦学习系统

新一代联邦学习系统深度融合大语言模型推理能力与差分隐私增强的梯度聚合机制，支持跨域异构设备（医疗边缘终端、金融风控网关、车载 AI 模组）协同训练千亿参数级模型。