蛇形学习：6G 通信与计算高效分布式学习框架
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究介绍了一种成本效益高的分布式学习框架 Snake Learning，它在 6G 网络中考虑了计算能力的异构性和本地数据分布，通过逐层更新机制显著降低了存储、内存和通信需求，在计算机视觉和大型语言模型任务中展现了出色的适应性和效率。
该研究调查了2018年至2023年期间关于算法和技术的文献，旨在实现大规模分布式深度学习中的高效通信。文章介绍了模型同步和通信数据压缩算法、资源分配和任务调度策略，以及通信基础设施中的最新技术。通过案例研究，展示了这些技术在大规模语言模型的分布式训练中的应用。文章为研究人员提供了对大规模分布式深度学习的全面理解，并指出了通信高效解决方案的未来研究方向。
