医疗AI全光网络下的“边缘-云端“智能架构部署方案：从理论到实践的深度解析(下)

在这个框架中，云端首先将初始模型下发至各边缘节点，各边缘节点在本地数据上训练模型，然后将更新参数上传至云端，云端聚合这些更新参数，生成新的全局模型，再将新模型下发至各边缘节点。这一过程循环往复，直到模型收敛。

训练加速技术

为了提高模型训练效率，云端优化层采用了多种训练加速技术。HW全光无损DCI方案通过DC-OTN产品实现跨数据中心零丢包，确保了分布式训练中的数据传输可靠性[1]。

3D并行训练是另一种重要的训练加速技术，它将ResNet-152拆分至8台GPU服务器，训练速度提升5倍。这种并行训练技术通过将模型的不同部分分配到不同的GPU上同时训练，大大提高了训练速度，为大规模医疗AI模型的训练提供了可能。

全局协同机制

云端优化层的另一个重要功能是实现全局协同，包括跨机构算力市场和知识图谱融合，促进医疗资源的高效利用和知识共享。

跨机构算力市场

跨机构算力市场允许不同医疗机构之间的算力资源共享和交易。例如，三甲医院闲置算力可以定向开放至社区诊所，实现算力资源的优化配置。基于区块