6G网络分布式学习白皮书(2023).pdf
6G网络分布式学习白皮书
6GNetworkDistributedLearningWhitepaper
6GANATG4
2023-09-09
摘要
近年随着人工智能技术的快速发展，通信网络与人工智能之间的联系已经越来越密切，
人工智能与通信的融合将成为未来智能社会重要的基础支撑，使能智能普惠时代的到来。
人工智能与通信的融合包括通信网络本身的智能化（AIforNetworks）和网络提供的新
型智能化服务(NetworksforAI)两大场景，在6GANA相关白皮书中已有详尽的描述，而
无论哪类场景，从算法角度，在6G网络中主要体现为分布式学习和推理的范式。因此，
本白皮书将对6G网络分布式算法理论、关键问题和潜在应用进行系统化梳理和总结，分
析6G网络中的分布式学习范式应该具备的特征和预期的目标。并从无线网络本身具备的
特点出发，给出分布式学习在应用到6G网络中时面临的关键技术挑战。综合分析相应的
核心技术框架、指出研发中遇到的关键问题和应对策略，详细描述在各个关键技术挑战方
向上的研究进展和存在的问题，并在此基础上分析相应分布式算法的合理性，应用服务中
的一致性以及算法性能可靠性的应用边界等问题，为后续研究提供参考并指示方向。另外，
本白皮书还将给出分布式学习在无线网络中的一些典型应用场景，并分析未来技术发展的
趋势和需要进一步提升的核心研究要点和方向。
摘要2
1.6G网络分布式学习综述8
1.1.观点：可标准化的高效分布式学习范式8
1.2.目标：使能知识在6G网络内的高效流动9
1.3.挑战：6G网络分布式学习的KEYISSUES10
2.现有分布式学习算法简介12
2.1.DPS分布式计算12
2.2.联邦学习13
2.3.拆分学习14
2.4.多智体强化学习15
2.5.群体学习16
2.6.迁移学习17
3.KeyIssues的研究进展17
3.1.#KeyIssue1：如何应对网络超异构性18
3.2.#KeyIssue2：如何应对网络超离散性26
3.3.#KeyIssue3：如何应对网络超动态性36
3.4.#KeyIssue4：如何应对网络超大规模性39
3.5.#KeyIssue5：如何应对网络资源管理复杂性44
3.6.#KeyIssue6：如何应对网络超高能耗46
4.分布式学习在无线网络中的典型应用场景49
4.1.流量预测49
4.2.用户接入55
4.3.车联网自动驾驶61
4.4.工业物联网故障检测66
4.5.空天地一体化网络67
5.总结与展望70
参考文献71
缩略语78
图目录
图3-1无线网络支持联邦学习应用的系统配置及调度流程30
图3-2收敛步数的结果验证31
图3-3系统配置与调度策略的对比验证31
图3-4层剪枝联邦学习系统结构33
图3-5同构和异构场景下的联邦学习层剪枝部署示意图34
图3-6层剪枝联邦学习全局模型准确率曲线对比35
图3-7层剪枝的通信计算效率36
图3-8VGG16网络拆分37
图3-9共识主动性机制作为多个智能体之间的间接通信方式41
图3-10资源的高效管理算法的整体结构图46
图3-116G网络多层次FL节点部署示意图47
图3-126G网络智能计算模型优化示意图49
图4-1VHFL网络架构示意图50
图4-2VHFL训练进程示意图50
图4-3HFL节点间数据信息交互模式51
图4-4VHFL训练中心及分布式节点的神经网络模型示意图51
图4-5多种