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<P> 中國上海–2022年8月1日 全球領先的邊緣計算解決方案提供商—凌華科技與致星科技(簡稱“星云Clustar”)達成合作,攜手打造邊緣聯邦學習的一體機,顛覆傳統的集中式機器學習訓練。此平臺采用凌華科技的MECS-7211作為邊緣計算服務器,與星云CLustar的FPGA隱私計算加速卡,為個資隱私解套,應用于密集型計算的加速場景,如隱私計算、機器學習、基因測序、金融業務、醫療、視頻處理、網絡安全等。</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20220801144831443.jpg"></P> <P> ·凌華科技與致星科技,攜手打造的邊緣聯邦學習的一體機,應用于密集型計算的加速場景,如隱私計算、AIOT、基因測序、金融業務、醫療、視頻處理、網絡安全等。</P> <P> ·凌華科技MECS-7211邊緣計算服務器,采用INTEL®XEON®SCALABLE SILVER/GOLD處理器,協同優化運算系統。</P> <P> ·致星科技專注于高性能隱私計算算力產品研發與技術創新,致力于為隱私計算聯邦學習應用提供高性能算力解決方案。</P> <P> 隨著物聯網的快速發展以及5G網絡普及化,大量終端設備接入網絡中產生海量數據,傳統的數據計算分析基于云計算進行,隨著數據的急劇增加,由應用終端傳送至云計算過程中,會造成延時和數據泄露,及時并有效地處理數據成為云計算中心的一大挑戰,邊緣計算(Edge Computing)因應而生。</P> <P> 在靠近人、物或數據源的網絡邊緣側,就近提供邊緣智能服務,更有效率的網絡服務響應,大大提升物聯網、車聯網、工業控制、智能制造、大視頻等眾多業務需求。邊緣計算技術的引入,減輕了云中心的網絡負擔,但同時也引起了安全性問題,而數據的本地化,容易阻礙數據間的交互,加之近年數據安全、應用規范不斷收緊,如GDPR數據隱私以及數據保護的議題被高度重視。傳統機器學習算法采用的數據集中化計算,無法應對數據規范要求,限制人工智能的發展。</P> <P> 在此背景下,聯邦學習(Federated machine learning/Federated Learning)應時而生,為邊緣計算的安全問題提供了解決方案。</P> <P> 聯邦學習是一個機器學習框架,在參與方使用加密后的私有數據進行運算,僅交換加密狀態后的模型參數、權重及梯度等特征,無需將原始數據移出本地,也無需將加密后的原始數據移動集中,即能幫助多個機構在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下,進行數據使用和機器學習建模。</P> <P> 聯邦學習作為分布式的機器學習范式,保障數據不泄露并讓企業用更多的數據訓練模型、聯合建模,實現AI協作,從技術上打破數據孤島,為隱私保護計算解決方案的落地提供了有力支撐。</P> <P> 凌華科技和星云Clustar聯合推出邊緣聯邦學習的一體機。該系統采用凌華科技的MECS-7211作為邊緣計算服務器,和星云Clustar的FPGA異構加速卡,對聯邦學習中常用復雜算子進行定性分析和硬件優化,便于用戶實現分布式密態機器學習任務的加速。高效的存儲、計算、數據傳輸系統,對異構系統的高效運轉起到了協同優化的作用,對比傳統的CPU架構,性能提升7倍,CPU+GPU方案,提升2倍,功耗降低40%。</P> <P> 此邊緣聯邦學習一體機,應用領域廣泛,適用需要大量數據分析并注重隱私的金融、醫療、數據中心等領域,并已完成多處實例布署。</P> <P> 星云Clustar高級副總裁尚勇表示:“作為一家以算力為核心的隱私計算基礎設施提供商,星云Clustar秉承算力+賦能數據要素高效流通應用的理念,為數據密集型計算場景提供高安全、高可用綜合基礎設施。與凌華科技攜手打造邊緣聯邦學習一體機,是星云Clustar擴展隱私計算算力基礎設施應用生態的重要一環,雙方將充分進行優勢互補,不斷擴展邊緣計算應用場景,攜手打造高安全、高性能、低時延的綜合計算平臺。”</P> <P> 凌華科技網絡通訊暨公共建設事業處總監葉建良表示:“凌華科技MECS系列產品,定位于5G,邊緣計算平臺。作為OTII規范的發起者之一,MECS系列產品符合OTII(Open Telecom IT Infrastructure)的行業規范,采用異構架構,靈活支持FPGA、GPU、5G加速等擴展卡。緊湊尺寸設計加上支持寬溫運行環境,適合分布式架構應用場景,部署于網絡的邊緣和應用側。凌華科技和星云Clustar聯合推出邊緣聯邦學習的一體機,協同優化運算系統,拓展了MECS系列產品的應用,未來也將持續與星云Clustar在AI領域合作,豐富邊緣計算的應用場景。”</P>
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