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什么是联邦学习？与PyTorch的分布式训练有什么区别与联系？

  1. 什么是联邦学习？与PyTorch的分布式训练有什么区别与联系？
  2. primihub 对算力有什么要求，需要GPU之类的吗？
  3. 能否帮举个实际例子，比如primihub具体解决了哪个问题？

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OSC开源社区 2024-05-10 23:29:34 57 0
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    1. 联邦学习指的是多个实体在中央服务器的协调下进行机器学习训练。每个实体的数据存储在本地，不进行交换和传输，只进行一些中间结果的聚合来达到训练目标。PyTorch分布式训练本质上利用了数据并行来提速，数据还是中心化存储的，而联邦学习的数据是存储在各个实体本地。
    2. 算力主要和数据量、模型大小有关。PrimiHub的模型大多使用CPU即可，少数支持GPU。
    3. PrimiHub采用了隐私计算技术，如同态加密、多方安全计算、TEE等，保护联邦学习过程中的数据隐私。
    2024-05-11 16:09:01
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问答分类：
算法框架/工具 PyTorch 异构计算 GPU云服务器
问答标签：
分布式训练 分布式区别 pytorch学习 pytorch训练 分布式学习
问答地址：
开发者社区 > 人工智能 > 问答

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