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基于端-边-云协同架构的联邦学习动态资源调度与模型压缩策略研究1

基于端-边-云协同架构的联邦学习动态资源调度与模型压缩

策略研究

1.研究背景与意义

1.1端-边-云协同架构概述

端-边-云协同架构是一种新兴的计算架构，它将终端设备、边缘计算节点和云计

算中心有机结合，以满足不同场景下的计算需求。终端设备（如智能手机、物联网传感

器等）直接与用户交互，产生大量实时数据；边缘计算节点部署在网络边缘，靠近终端

设备，能够对终端产生的数据进行初步处理和分析，减少数据传输延迟；云计算中心则

提供强大的计算和存储能力，用于处理复杂任务和全局优化。这种架构在工业物联网、

智能交通、智能家居等领域有广泛应用。例如，在智能交通场景中，车辆（终端设备）产

生的实时路况数据通过边缘计算节点进行初步处理，如车辆识别和速度估算，然后将关

键信息发送到云计算中心进行交通流量优化和路径规划，从而提高交通效率和安全性。

1.2联邦学习发展现状

联邦学习是一种分布式机器学习方法，旨在保护数据隐私的前提下，联合多个参与

方的数据进行模型训练。近年来，联邦学习得到了快速发展，已成为解决数据隐私和安

全问题的重要技术手段。根据市场研究机构的报告，全球联邦学习市场规模在2024年

达到了10亿美元，预计到2029年将增长至50亿美元，年复合增长率超过30%。在应

用领域，联邦学习已广泛应用于金融风险预测、医疗影像分析、智能安防等领域。例如，

在医疗影像分析中，不同医院之间通过联邦学习共享数据，训练出更准确的疾病诊断模

型，同时保护了患者的隐私。然而，联邦学习在实际应用中仍面临一些挑战，如通信开

销大、模型收敛速度慢、资源分配不均衡等。这些问题限制了联邦学习在大规模场景下

的应用效果。

1.3动态资源调度与模型压缩研究价值

在端-边-云协同架构下，动态资源调度和模型压缩对于提高联邦学习系统的性能

至关重要。动态资源调度能够根据任务需求和资源状态，合理分配计算、存储和通信资

源，提高资源利用率和系统响应速度。例如，在工业物联网场景中，当设备故障发生时，

边缘计算节点需要快速分配更多资源进行故障诊断和预警，动态资源调度可以实现这

一需求。模型压缩则可以减小模型的存储和传输开销，提高模型在终端设备和边缘计算

节点上的运行效率。研究表明，通过模型压缩技术，联邦学习模型的大小可以减少50%

2.端-边-云协同架构下的联邦学习2

以上，同时保持较高的模型精度。例如，在智能手机上运行的联邦学习模型，经过压缩

后可以显著降低电量消耗和内存占用，提升用户体验。因此，研究动态资源调度与模型

压缩策略对于推动联邦学习在端-边-云协同架构中的应用具有重要的理论和实践意

义。

2.端-边-云协同架构下的联邦学习

2.1架构组成与功能

端-边-云协同架构由终端设备、边缘计算节点和云计算中心组成，各部分功能明

确且相互协作。

•终端设备：如智能手机、物联网传感器等，是数据的产生源，负责收集用户行为、

环境参数等实时数据。以智能家居为例，智能温控器（终端设备）实时采集室内

温度数据，这些数据是后续智能调节的基础。

•边缘计算节点：部署在网络边缘，靠近终端设备，对终端产生的数据进行初步处

理和分析，减少数据传输延迟。例如在智能交通中，边缘计算节点可对车辆识别

和速度估算进行处理，及时反馈给车辆或交通管理部门。

•云计算中心：提供强大的计算和存储能力，用于处理复杂任务和全局优化。在工

业物联网中，云计算中心可对工厂内多个边缘节点上传的关键数据进行分析，优

化生产流程。

三者协同，使数据处理更高效，满足不同场景下的计算需求。

2.2数据分布与通信机制

在端-边-云协同架构下，数据分布和通信机制具有独特特点。

•数据分布：数据在终端设备、边缘计算节点和云计算中心之间分布。终端设备产

生大量实时数据，边缘计算节点对这些数据进行初步处理后，将关键信息发送到

云计算中心。例如，在智能医疗场景中，医院的医疗设备（终端设备）收集患者