武汉大学李雨晴获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于P2P的高效可扩展联邦学习系统构建方法、设备及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119449810B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411481422.5，技术领域涉及：H04L67/104；该发明授权基于P2P的高效可扩展联邦学习系统构建方法、设备及产品是由李雨晴;王浩然;王雄;陈晶;何琨;聂云涛;李波设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于P2P的高效可扩展联邦学习系统构建方法、设备及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于P2P的高效可扩展联邦学习系统构建方法、设备及产品。首先参数服务器基于统计效率、处理速度、分发贡献等历史信息选择客户端，客户端分配器向被选中的客户端指定专用执行器。执行器在隔离的容器环境中运行，通过专门网卡进行真实通信，并利用P2P通信库分发全局模型；执行器将训练配置、本地数据集、全局模型发送给计算节点，计算节点进行若干轮本地训练后将模型更新返回给执行器；参数服务器接收执行器的模型更新并生成新的全局模型。本发明通过P2P通信优化模型分发，并设计了综合考虑多种历史信息的客户端选择方案。此外，FedP2P构建了高保真的仿真平台来准确模拟实际联邦训练中的计算和通信行为，进而验证方案设计的有效性。
本发明授权基于P2P的高效可扩展联邦学习系统构建方法、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于P2P的高效可扩展联邦学习系统构建方法，其特征在于，所述高效可扩展联邦学习系统，其全局模型通过训练获得，训练过程包括以下步骤： 步骤1：参数服务器PS基于历史信息对客户端进行选择，所述历史信息包括统计性能、处理速度、P2P贡献度； 步骤2：每个被选中的客户端指定一个专用的执行器，用于进行P2P通信，将客户端的训练配置发送给计算节点；所述执行器运行在隔离的容器环境中，设置有专门的网卡进行真实通信； 步骤3：执行器利用P2P通信库完成全局模型分发； 步骤4：执行器将训练配置、本地数据集、全局模型发送给计算节点，计算节点进行若干轮本地训练后，将全局模型更新发送给执行器； 步骤5：参数服务器PS接收来自所有执行器的全局模型更新； 步骤6：参数服务器PS基于收到的全局模型更新生成一个新的全局模型。
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