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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