一种基于QUIC协议的联邦学习弱网通信优化方法技术

本发明专利技术属于联邦学习通信传输技术领域，具体为一种基于QUIC协议的联邦学习弱网通信优化方法。本发明专利技术方法包括构建基于QUIC协议的通信框架，记为PS‑QUIC；PS‑QUIC框架下进行参数传输；联邦学习通信传输场景下的尾包优化；本发明专利技术针对节点管理进行全方位的设计与适配，保证吞吐量不变的基础上，降低参数传输时延，减少弱网络环境下联邦学习的通信时长，提高通信效率；同时针对高丢包场景，设计尾包优化策略，利用FEC编码技术，保护传输过程中的最后一个尾包，减少不必要的额外重传超时时长。仿真实验结果表明，在高丢包的弱网场景下，本发明专利技术实现更短的总用时时长。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于联邦学习通信传输，具体涉及基于quic协议的联邦学习弱网通信优化方法。

技术介绍

1、联邦学习是一种机器学习框架，该框架允许多个参与者协同训练一个共享模型，打破数据孤岛，使得分散的数据得以综合利用，提升模型泛化能力的同时，数据提供方无需将各自的数据集中存储或交换，仅分享模型参数或梯度信息，有效减少数据泄露的风险，从而在保护数据隐私的前提下实现数据的有效利用。目前移动设备随着芯片的升级，其有能力参与复杂的数据处理和机器学习任务。同时移动设备能够生成和即时访问大量实时数据，如位置数据、健康检测信息等，诸如此类的信息可供联邦学习进行数据的实时更新和模型的优化，从而提供更加个性化和及时的服务，因此联邦学习越来越倾向于部署在移动设备上。

2、然而移动设备所处网络环境由于各方面因素的限制，远比不上数据中心之间的稳定网络传输，加之目前绝大部分联邦学习通信传输协议采用tcp传输协议，而tcp协议存在以下痛点：

3、(1)tcp协议嵌入在内核之中，难以修改。移动设备之间的网络环境和硬件性能差异较大，对协议的需求也不尽相同，而作为支撑运算本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于QUIC协议的联邦学习弱网通信优化方法，其特征在于，为现有联邦学习系统MXNet的参数服务器架构PS-Lite，重新构建基于QUIC协议的通信框架，记为PS-QUIC；在具备TCP协议可靠传输、流量控制、拥塞控制特性的基础上，方便地实现对协议层内容的修改，使整体传输策略更适应于弱网环境下联邦学习高频次的通信特点；并在PS-QUIC框架的基础上使用FEC机制仅保护尾包，在数据额外开销与时间损耗方面取得平衡；具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于QUIC协议的联邦学习弱网通信优化方法，其特征在于，联邦学习通信传输场景下的尾包优化的具体流程为

【技术特征摘要】

1.一种基于quic协议的联邦学习弱网通信优化方法，其特征在于，为现有联邦学习系统mxnet的参数服务器架构ps-lite，重新构建基于quic协议的通信框架，记为ps-quic；在具备tcp协议可靠传输、流量控制、拥塞控制特性的基础上，方便地实现对协议层内容的修改，使整体传输策略更适...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐跃东，罗志翔，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：