网络架构设计获突破（网络结构设计）
本篇文章给大家谈谈网络架构设计获突破，以及网络结构设计对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
国家有哪些网络大事
1. 知网涉嫌垄断行为被立案调查，并接受网络安全审查
5月13日，市场监管总局在前期核查的基础上，对知网涉嫌实施垄断行为立案调查。6月24日，国家互联网信息办公室***发布公告称，网络安全审查办公室于23日约谈同方知网（北京）技术有限公司负责人，宣布对知网启动网络安全审查。
2. 我国牵头的首个5G卫星无线电接口国际标准取得重大进展
5月16日召开的国际电信联盟无线电通信第四研究组第二工作组第51次全体会议上，由中国信通院牵头，联合中信科移动、中国卫通、华为、中兴等单位立项的IMT-2020卫星无线电接口国际标准报告书主体部分已经完成，标准名称确定为《IMT-2020卫星无线电接口愿景与需求报告书》，标志着5G卫星国际标准化工作方面取得了重大突破。
3. 我国国家级互联网骨干直联点开通数量达19个
5月19日，随着济南、青岛直联点同时建成开通，我国国家级骨干直联点开通数量达到19个。这也使山东成为拥有两个国家级直联点的“双枢纽”省份，将极大提升网间通信速度和质量，为工业互联网、大数据中心等“新基建”发展奠定坚实的网络基础。
4. 工信部：适度超前建设数字基础设施
在5月26日日举办的2022年中国国际大数据产业博览会开幕式上，工业和信息化部部长肖亚庆表示，要坚持适度超前建设数字基础设施，全面推进5G网络和千兆光网建设，加快工业互联网、车联网等布局。
5. 工信部公布2022年跨行业跨领域工业互联网平台名单
5月24日，工信部公布了2022年跨行业跨领域工业互联网平台名单，包括此前新增14家跨行业跨领域工业互联网平台，共计28家，包括卡奥斯COSMOPlat工业互联网平台、航天云网INDICS工业互联网平台、汉云工业互联网平台、根云工业互联网平台、浪潮云洲工业互联网平台等。
6. 支付宝北京乘车码、健康码实现二合一
5月30日，支付宝App乘车码完成北京全市公交地铁功能升级，实现乘车码与健康码信息自动关联。完成升级的乘客只需要直接扫码，就可以完成进站以及核验健康信息。
7. 中国制定全球首个工业互联网系统功能架构国际标准
5月28日，IEC（国际电工委员会）***公布，由卡奥斯COSMOPlat联合机械工业仪器仪表综合技术经济研究所牵头制定的全球首个工业互联网系统功能架构国际标准IEC PAS 63441《Functional Architecture of Industrial Internet System for Industral Autornation Applications》通过IEC/TC65（工业测控和自动化）投票，预计在今年年底正式发布。该项标准的通过不仅填补了国际相关领域的空白，也标志着我国参与工业互联网领域国际标准化工作取得重要突破。
8. 中国移动推出5G便民核酸***集工作站
5月27日，为落实关于提升监测预警灵敏性、大城市建立“步行15分钟核酸***样圈”的要求，中国移动联合多家合作伙伴推出了5G便民核酸***集工作站，助力城市核酸检测网点建设。工作站***用一体化集成设计，几平方米内整合了门禁、消杀、温控、***监控、5G 云医护智联终端（5G PDA）等多种能力，满足核酸***样中身份核验、按压消毒、医废处理、信息上传、数据分析等全流程服务，有效提升***样效率。
9. 华为与中移动等联合发布增强版5G（5G-Advanced）
6月6日，华为与中移动等共同发布了《5G-Advanced新能力与产业发展***》，强调5G-A“卓越网络”、“智生智简”和“低碳高效”三大方向及十大关键技术。5G-A将支持下行10Gbps峰值速率、上行1Gbps峰值速率、毫秒级时延、低成本千亿物联，以及感知、高精定位等超越连接的能力。
10. 国家网信办拟禁止黑名单用户重新注册账号跟帖评论
6月17日，国家网信办就《互联网跟帖评论服务管理规定（修订草案征求意见稿）》公开征求意见。其中提到，跟帖评论服务提供者应当建立用户分级管理制度，对用户的跟帖评论行为开展信用评估，根据信用等级确定服务范围及功能，对严重失信的用户应列入黑名单，停止对列入黑名单的用户提供服务，并禁止其通过重新注册等方式开设账号使用跟帖评论服务。
11. 中国移动发布6G总体架构设计
6月22日，《中国移动6G网络架构技术***》发布，提出三体四层五面6G总体架构设计，是业界首次系统化的6G网络架构设计。其中“三体”为网络本体、管理编排体、数字孪生体，“四层”为***与算力层、路由与连接层、服务化功能层、开放使能层，“五面”为控制面、用户面、数据面、智能面、安全面。
12. 国务院印发《关于加强数字***建设的指导意见》
6月6日，国务院印发《关于加强数字***建设的指导意见》，提出大力推行“互联网+监管”，构建全国一体化在线监管平台，推动监管数据和行政执法信息归集共享和有效利用，强化监管数据治理，提升数字贸易跨境监管能力。实施“互联网+基层治理”行动，构建新型基层管理服务平台，推进智慧社区建设，提升基层智慧治理能力。以应用场景为牵引，建立健全政务数据供需对接机制，推动数据精准高效共享，大力提升数据共享的实效性。
13. 公安部网安局启动打击整治“网络水军”专项工作
6月27日起，公安部网安局在全国范围内启动为期6个月的依法打击整治“网络水军”专项工作。
14. 中国广电正式启动5G试商用
6月27日，国内第四大运营商中国广电5G网络服务开启试商用，上线了***、小程序等，首批20省可进入试商用阶段。
15. 我国算力规模全球第二，产业链市场超两万亿
6月30日，工信部负责人在北京举行的中国算力大会新闻发布会上透露，我国近五年算力年均增速超过30%，算力规模排名全球第二。截至2021年底，全国在用超大型、大型数据中心超过450个，智算中心超过20个。数据中心、云计算、人工智能、大数据等跟算力紧密相关的算力产业链市场规模超过2万亿元。
16. 国家网信办发布《个人信息出境标准合同规定（征求意见稿）》
6月30日，国家互联网信息办公室发布《个人信息出境标准合同规定(征求意见稿)》，提出依据标准合同开展个人信息出境活动，应坚持自主缔约与备案管理相结合。个人信息处理者同时符合四方面情形，可通过签订标准合同的方式向境外提供个人信息。一是非关键信息基础设施运营者；二是处理个人信息不满100万人的；三是自上年1月1日起累计向境外提供未达到10万人个人信息的；四是自上年1月1日起累计向境外提供未达到1万人敏感个人信息的。
17. 国家网信办对滴滴依法作出网络安全审查相关行政处罚
7月21日，国家互联网信息办公室依据《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保***》《行政处罚法》等法律法规，对滴滴全球股份有限公司处人民币80.26亿元罚款，对滴滴全球股份有限公司董事长兼CEO程维、总裁柳青各处人民币100万元罚款。
18. 我国已建成全球规模最大网络基础设施
7月23日，国家网信办发布《数字中国发展报告（2021年）》。报告显示，我国已建成全球规模最大、技术领先的网络基础设施。截至2021年底，我国建成142.5万个5G基站，总量占全球60%以上，行政村、脱贫村通宽带率达100%；IPv6地址***总量位居世界第一；算力规模全球排名第二。
19. 国务院同意建立数字经济发展部际联席会议制度
7月25日，国务院办公厅发布关于同意建立数字经济发展部际联席会议制度的函。函件显示，国务院同意建立由国家发展改革委牵头的数字经济发展部际联席会议制度。联席会议由国家发展改革委、中央网信办、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部等20个部门组成，主要职责包括：推进实施数字经济发展战略，统筹数字经济发展工作，研究和协调数字经济领域重大问题，指导落实数字经济发展重大任务并开展推进情况评估，研究提出相关政策建议。
20. 我国已初步建成***协同工业互联网安全技术监测服务体系
7月26日，相关负责人在工信部举行的新闻发布会上表示，党的十八大以来，工业和信息化部实施工业互联网创新发展工程，建成五大标识解析国家顶级节点和183个二级节点，实施381个试点示范项目，形成系列典型应用场景和解决方案，初步建成国家、省、企业***协同的工业互联网安全技术监测服务体系。
21. 我国运营商5G投资超4000亿元
2022世界5G大会于8月10日至8月12日在哈尔滨举办。大会数据显示，中国5G网络基站数量达185.4万个，终端用户超过4.5亿户，均占全球60%以上，全国运营商5G投资超过4000亿元。
22. 北京发布国内首个数字人产业专项支持政策
8月13日，北京市经济和信息化局发布《北京市促进数字人产业创新发展行动***（2022—2025年）》，这是国内首个数字人产业专项支持政策。根据《行动***》，到2025年，北京市数字人产业规模将突破500亿元，初步形成具有互联网3.0特征的技术体系、商业模式和治理机制，成为全国数字人产业创新高地。
23. 腾讯“幻核”宣布停售数字藏品
8月16日，腾讯数字藏品平台“幻核”发布公告，表示基于公司聚焦核心战略的考量做出业务调整，2021年8月2日上线的“幻核”将停止数字藏品发行，同时所有通过其平台购买过数字藏品的用户可自行选择继续持有或发起退款申请。
24. 截至7月末我国5G移动电话用户同比增长93.2%
8月22日，工信部发布数据显示，1-7月电信业务总量9882亿元，同比增长22.2%；移动互联网接入流量1463亿GB，同比增长19.1%。截至7月末，我国移动互联网用户数达14.55亿户，比上年末净增3955万户；5G移动电话用户到达47465万户，同比增长93.2%。
企业网络架构规划应从哪几方面着手
企业总体架构包括：企业战略、业务架构、技术架构、应用架构、基础设施、信息架构、信息安全和IT管理这8个方面。其中： 信息架构包括数据实体及数据的交换和流动，它用来保证数据有效的共享和交换，包括数据的***集、存储、发布和传输。 IT管理就是要求设计的企业网络架构必需安全、可控和可管理。 因此，规划企业的总体架构要基于系统的现状和企业的业务发展策略。从企业当前和将来的应用出发，先深入了解自己的商务和IT战略，彻底了解企业的当前期望，并制定高标准的商业流程图与可行性方案。随后深入了解企业当前信息系统的现状，对企业的业务系统进行仔细的分析，梳理企业网络当前存在的问题，总结归纳企业当前的实际需求，将信息系统与业务系统充分融合起来思考，最后设计出一个能提升整个网络应用平台的整合性、安全、可靠、稳定、可控和易用的企业总体网络架构解决方案。 实际上，对于一个网络应用规模较大的企业网络架构来说，还必需遵从分层的设计理论，按信息化应用的重要程度，将它们划分为多个层次，并按具体的实施时间依次分段实现。但是，在设计和实现时，必需考虑到每一层的融合问题。 另外，在规划和设计企业总体网络架构时，还需要注意下列这些方面： (1)、坚持从企业应用为最基本的出发点。 (2)、设计时应当将企业当前和各类应用和将来会上的应用都必需全部考虑进来，特别是要为企业业务的扩展留下足够的带宽和可扩展的空间。这些方面直接关系到企业网络架构中各类网络设备(如路由器、交换机、安全***、服务器等)的***购决策，以及决定企业互联网总出口带宽的大小和企业网络的最终拓扑及规模。 (3)、在设计时，应当从全局出发，特别是集团性质的企业，其下属有多个分支机构，在设计企业总体网络架构时，就必需将所有的分支机构的各种应用都考虑进来。但是，在设计时，可以按分区的方式，先分别设计每个分支机构的网络架构，然后再将它们整合到企业的总体网络架构中来。 (4)、设计的企业总体架构必需考虑到企业可以在这方面允许投入的最大成本。并且，在同样成本投入的情况，要尽量设计一个可控、可管、安全、经济节能、绿色环保，以及稳定可靠、高性能的网络架构。也就是说，不能由于投入的资金不够就可以勉强着来，宁可分步实施，也不能如此。还有就是在设计时，要尽量为企业缩减相关投入成本，不论是在经济危机时期，还是在经济形势大好之时都应该如此。 (5)、设计的企业网络总体架构应当具有可行性，应当能够得到企业领导的大力支持。 (6)、设计的企业网络总体架构应当具有很高的灵活性和可扩展性，可以随意增加或缩减单元。 (7)、设计企业总体网络架构时，还应当考虑企业当前的技术条件是否满足对网络进行可控和可管理的要求。 (8)、另外，在设计和规划企业网络总体架构时，尽量考虑一些能够缩减企业投入成本，又能保证网络应用性能的技术和方法。例如虚拟化技术、SAN和NAS存储方式、SAAS和整合理论等。 (9)、对于一些属于某些法规法案中约束的企业，在设计时还必需将这些法规法案的遵从考虑进去。例如，在美国上市的企业就必需遵守其发布的萨班斯法案。 另外，在设计时，还可以借助一些有效的工具来帮忙，将会达到事半功倍的效果，例如一些IT子网划分工具，项目管理软件、做文档记录、拓扑生成、网络协议分析软件、网络弱点检测工具等。 不过，有时尽管我们按企业的实际需求进行有效的网络规划和设计，但是，设计出来的网络总体架构在具体实施时，总是会遇到一些很现实方面的问题。例如，一些设备厂商当前没有设计方案中的设备;或者企业中一些老员工对新方案有所抵触，领导突然改变主意;或者企业突然遇到某种重要问题，资金突然吃紧等等。此时，我们将不能按原定设计方案去实现，就只能根据现实情况做出相应的调整了。
网络架构搜索
作为计算智能方法的代表，起源于上个世纪四十年代的人工神经网络经历了五六十年代的繁荣，七十年代的低潮，八十年代的再次复苏，到近十年的广泛关注，如今已经成为理论日趋完善，应用逐步发展的前沿方向。Hinton 等人2006 年在《Science》上发表的文章引发了深度神经网络研究的热潮。面对大数据的诸多挑战，以深度信念网络、卷积神经网络和递归神经网络为代表的深度神经网络模型在很多应用领域展示出明显的优势和潜力，特别是随着数据量和数据维数的增加，深度学习的优势愈加突出。例如，Google 借助深度学习开发的AlphaGo 能从海量的对弈中学习正确的决策，微软语音识别***用深度学习使识别错误率显著降低，百度基于深度学习开发的机器人“小度”在跨年龄人脸识别上超越了人类。
经过多年的研究和发展，基于人工神经网络的识别方法也逐渐取代传统的模式识别方法。神经网络已成为当前比较先进的技术，用来解决许多具有挑战性的识别任务如文字识别、语音识别、指纹识别、遥感图像识别、人脸识别、手写体字符的识别等。其中主流的神经网络模型有卷积网络和递归神经网络，卷积神经网络由 Yann LeCun 在 1998 年提出，自从 AlexNe 在 2012 年的 ImageNet 比赛中使用了这一架构拔得头筹，卷积神经网络迅速流行起来并广泛应用到视觉任务。如今，最先进的卷积神经网络算法在进行图像识别时，甚至可以超过人类肉眼识别的准确率。递归神经网络网络提出于 1990 年，被视为循环神经网络的推广，递归神经网络可以引入门控机制以学习长距离依赖，适用于包含结构关系的机器学习任务，在序列识别方面有重要应用。
深度神经网络和深度学习算法因为在科研工作与工程任务中都取得了显著的效果从而大受欢迎。它取代了传统的手动提取特征方法，够端到端地自动提取和学习特征。而其中取得显著成功的深度神经网络通常是由于它们成功的架构设计，研究的工作重心从提取特征转移到了寻找最优架构上。通常来说，模型的容量越大网络的性能就越好，能够拟合任意函数。因此为了提升网络性能，网络结构被设计的越来越复杂。例如，VGG-16 约有1.4亿浮点数参数，整个网络占用超过500兆存储空间，需要153亿次浮点操作来处理一个$224\times224$大小的图像。虽然更深的网络层次和复杂的拓扑结构能够更有效地学习特征，但是网络规模的增大意味着人工设计网络时需要花费更多时间来反复试验，即使是专家也需要大量的***和时间来创建性能良好的模型。
神经网络架构搜索(NAS)是一种自动化学习网络结构的新方法，用于减少繁重的网络设计成本。目前为止，NAS方法设计的网络在识别任务上的表现已经超过了人工设计的架构。NAS可以视作自动机器学习（AutoML）的子领域，与超参数优化和元学习有明显的重叠。不同的NAS方法的区别主要在于三个维度：搜索空间、搜索策略和性能评估，我们对此分别进行了调研。
搜索空间：搜索空间定义了网络的所有可选结构和操作，通常指数级大，甚至***。在设计搜索空间时结合先验知识，即参考现有的针对当前任务的先进结构设计知识，能够有效减小搜索空间并简化搜索。但这也会引入偏好，从而限制网络学习到超越当前人类知识的结构。
搜索策略：定义搜索空间后，搜索策略引导寻找高性能的模型架构，其中的难点是保证探索和利用的平衡。一方面，希望快速找到性能良好的架构，另一方面，需要避免过早收敛到次优的架构。
性能评估：NSA的目的是找到一个在未知数据上具有良好泛化性能的架构，一旦模型生成，就需要对其性能进行评估。直观的方法是在训练集上训练收敛，并在验证集上得到其性能，但是这种方***耗费巨大的算力，从而限制了可探索的网络结构。一些先进的方法关注于减小性能评估时的计算代价，但会引入误差。因此，平衡评价的效率和效果是一个需要研究的问题。
从计算的角度来看，神经网络代表了一个通过一系列操作将输入变量 x 转换为输出变量 y 的函数。基于计算图语言，神经网络可以表示为一个有向无环图(DAG)，其中每个节点表示一个张量 z ，通过边连接其父节点 I(k)，每条边表示从候选操作集O中选择的一个操作 o 。节点 k 的计算公式为：
其中候选操作集合$O$主要包括卷积、池化、激活函数、跳跃连接、拼接、加法等基本操作。此外，为了进一步提高模型的性能，一些先进的人工设计模块也可以作为候选操作，如深度可分离卷积、膨胀卷积、组卷积。基于操作的类型可以选择不同的超参数，例如输入节点选取、卷积核数量、尺寸、步长等。不同的搜索空间设计，选择和组合操作的方法也不同所以参数化的形式也不一样。一般来说，一个好的搜索空间应该能够排除人类的偏见，并且足够灵活，能够覆盖更广泛的模型架构。
全局搜索空间搜索一个完整的网络结构，具有很高的自由度。最简单的例子是链式搜索空间，见图1左。固定的数量的节点按顺序堆叠，只有前一个节点的输出提供给后一个节点作为输入，每个节点代表一个层，并具有指定的操作。右图引入更复杂的跳跃链接和多支路结构，此时当前节点可以结合前面所有节点的输出作为输入，使得搜索的自由度显著增大。许多网络都是多分支网络的特例，比如
1）链式网络： ；
2）残差网络： ；
3）DenseNets：
虽然整体结构搜索很容易实现，但它也有一些缺点。首先，搜索空间的大小与网络深度是指数级关系，寻找泛化性能好的深度网络计算成本高。此外，生成的架构缺乏可迁移性和灵活性，在小型数据集上生成的模型可能不适合较大的数据集。有研究提出，初始架构的选择在搜索全局结构时十分重要。在适当的初始条件下，可以获得与单元搜索空间性能相当的架构，但是初始架构选择的指导原则仍然不明确。
基于单元的搜索空间受启发于人工设计知识，许多有效的网络结构都会重复使用固定结构，例如在RNNs中重复LSTM块或堆叠残差模块。因此可以只搜索这样的重复单元(cells)，整个神经结构的搜索问题被简化为在单元搜索空间中搜索最优的单元结构，从而极大的减小搜索空间。大多数研究对比了基于全局搜索空间和单元搜索空间的实验结果，证明在基于单元的搜索空间中可以获得良好的性能。单元搜索空间的另一个优势是能方便地在数据集和任务之间进行泛化，因为通过增减卷积核和单元的数量，架构的复杂性几乎可以任意改变。
NASNet是最早提出的单元搜索空间之一，也是当前最热门的选择，之后的大部分改进只是在此基础上对操作选择和单元组合策略进行了少量修改。如图2所示，它由两种单元组成，分别为保持输入特征维度的标准单元(normal cell)，和减小空间维度的简化单元(reduction cell)。每个单元由b个块组成，每个块由它的两个输入和相应的操作定义。可选的输入包括前两个单元的输出和单元中先前定义的块的输出，所以它支持跨单元的跳跃连接。未使用的块被连接起来并作为单元格的输出，最终通过预定义好的规则级联这些单元。
不同于上面将单元结构按照人工定义的宏结构进行连接，层次结构是将前一步骤生成的单元结构作为下一步单元结构的基本组成部件，通过迭代的思想得到最终的网络结构。Hier提出的层次搜索空间，通过合并低层单元生成高级单元实现单元级别和网络级别的同时优化。此方法具体分为3层。第一层包含一系列的基础操作；第二层通过有向无环图连接第一层的基础操作，构建不同的单元，图结构用邻接矩阵编码；第三层是网络级的编码，决定如何连接第二层的单元，组合成一个完整的网络。基于单元的搜索空间可以看作是这种层次搜索空间的一个特殊情况。
强化学习方法（RL）能够有效建模一个顺序决策的过程，其中代理与环境相互作用，代理学会改善其行为从而使目标回报最大化。（图3）给出了一个基于强化的NAS算法的概述。代理通常是一个递归神经网络(RNN)，它在每一步t执行一个动作 来从搜索空间***样一个新的样本，同时接收状态 的观察值和环境中的奖励 ，以更新代理的***样策略。这种方法非常适合于神经结构搜索，代理的行为是生成神经结构，行为空间是搜索空间，环境是指对代理生成的网络进行训练和评估，奖励是训练后的网络结构对未知数据的预测性能，在最后一个行为之后获得。
4.2进化算法
进化算法（EA）是一种成熟的全局优化方法，具有较高的鲁棒性和广泛的适用性。许多研究使用进化算法来优化神经网络结构。进化算法演化了一组模型，即一组网络；在每个世代中，至少从这组模型中选择一个模型，作为亲本在突变后作为生成子代。在对子代进行训练之后，评估它们的适应度并将它们添加到种群中。
典型的进化算法包括选择、交叉、变异和更新等步骤。选择时一般使用联赛选择算法对父类进行***样，其中适应性最好的一个作为亲本。Lemonade对适应度使用核密度估计，使网络被选择的概率与密度成反比。交叉方式因编码方案的不同而不同。突变针对的是亲本的部分操作，例如添加或移除层，改变层的超参数，添加跳跃连接，以及改变训练超参数。对于产生的后代，大多数方法随机初始化子网络权重，而Lemonade把父网络学习到的权重通过使用网络态射传递给其子网络。Real等人让后代继承其父母的所有不受突变影响的参数，虽然这种继承不是严格意义上的功能保留，它可以加速学习。生成新的网络的同时需要从种群中移除一些个体。Real等人从群体中移除最差的个体，AmoebaNet移除最老的个体。也有一些方法定期丢弃所有个体，或者完全不移除个体。EENA通过一个变量调节最坏模型和最老模型的删除概率。
基于代理模型的优化方法(SMBO)用一个代理模型来近似目标函数。即不需要训练***样到的网络结构，只需要训练一个代理模型，使用代理模型预测网络的性能。通常在实践中只需要得到架构的性能排序，而不一定要计算出具体的损失值，因此代理模型只需要预测相对得分并选出有前途的候选架构。然后只对预测性能好的架构进行评估，用它们的验证精度更新代理模型，这样只需要完全训练少量候选架构，大大减少搜索时间。代理模型通常训练为最小化平方误差：
贝叶斯优化（BO）是用于超参数优化的最流行的方法之一。最经典的是基于高斯过程的BO，生成的神经结构的验证结果可以建模为高斯过程，然而，基于高斯的BO方法在观察次数上的推理时间尺度是立方的，并且不擅长处理变长神经网络。有些工作使用基于树或者随机森林的方法来在非常高维的空间中高效的搜索，并且在很多问题上取得了优异的效果。Negrinho利用其搜索空间的树形结构，并使用蒙特卡洛树搜索。虽然没有完整的比较，但初步的证据表明这些方法可以超越进化算法。
上面的搜索策略搜是从一个离散的搜索空间提取神经结构样本。DARTS提出搜索空间的连续松弛，在连续可微的搜索空间上搜索神经架构如图4所示，并使用如下softmax函数来松弛离散空间:
松弛后，架构搜索的任务转化为网络架构与神经权值的联合优化。这两类参数分别在训练集和验证集上交替优化，表示为一个双层优化问题。
为了对搜索过程进行引导，必须对产生的神经网络性能进行评估。一种直观的方法是训练网络至收敛，然后评估其性能。但是，这种方法需要大量的时间和计算***。因此提出了几种加速模型评估的方法。
为了减少计算负担，可以用实际性能的低质近似来估测性能。实现方法包括: 缩短训练时间、选择数据集的子集、在低分辨率的图像上训练、每层使用更少的通道数、堆叠更少的单元结构。在低质条件下搜索到的最优网络或单元，构建出最终结构在数据集上重新训练，得到目标网络。虽然这些低精度的近似能够减少训练花费，但性能被低估的同时不可避免地引入了误差。最近的研究表明，当这种低质评价与完全评价之间的差异较大时，网络性能的相对排名可能变化很大，并强调这种误差会逐渐增加。
早停技术最初用于防止过拟合。一些研究通过在训练初期预测网络性能，在验证集上预计表现不佳的模型被强制停止训练，以此来加速模型评估。一种在早期估计网络性能的方法是学习曲线外推法。Domhan 等提出训练初期对学习曲线进行插值，并终止那些预测性能不好的网络结构的训练。Swersky等在评估学习曲线的好坏时，把网络架构的超参数作为参考因素。另一种方法根据梯度的局部统计信息实现早期停止，它不再依赖验证集，允许优化器充分利用所有的训练数据。
代理模型可以被训练用预测网络性能。PNAS提出训练一个代理网络（LSTM）来预测网络结构的性能，他不考虑学习曲线而是基于结构的特点来预测性能，并在训练时推断更大的网络结构。SemiNAS是一种半监督NAS方法，利用大量的未标记架构进一步提高搜索效率。不需要在对模型进行训练，只使用代理模型来预测模型精度。预测网络性能的主要难点是：为加快搜索过程，需要在对较大的搜索空间进行较少的评估的基础上进行良好的预测。当优化空间过大且难以量化，且对每个结构的评估成本极高时，基于代理的方法就不适用。
代理模型还可以用来预测网络权重。超网络（Hypernetworks）是一种神经网络，被训练来为各种架构生成网络权值。超网络在搜索过程中节省了候选体系结构的训练时间，因为它们的权值是通过超网络的预测得到的。Zhang等人提出了一种计算图表示，并使用图超网络(GHN)比常规超网络(SMASH)更快更准确地预测所有可能架构的权值。
权重继承是让新网络结构继承之前训练完成的其他网络结构的权值。其中一种方法是网络态射，一般的网络设计方法是首先设计出一个网络结构，然后训练它并在验证集上查看它的性能表现，如果表现较差，则重新设计一个网络。可以很明显地发现这种设计方***做很多无用功，因此耗费大量时间。而基于网络态射结构方法能够在原有的网络结构基础上做修改，修改后的网络可以重用之前训练好的权重。其特殊的变换方式能够保证新的网络结构还原成原网络，因此子网络的表现至少不会差于原网络，并且能在较短的训练时间内继续成长为一个更健壮的网络。具体地，网络射态能够处理任意非线性激活函数，可以添加跳跃连接，并且支持添加层或通道得到更深或更宽的等效模型。经典的网络态射只能使网络变大，这可能导致网络过于复杂，之后提出的近似网络态射通过知识蒸馏允许网络结构减小。进化算法经常使用基于网络态射的变异，或者直接让孩子继承亲本的权重，再执行一般变异操作，这样产生的网络具有一个更好的初始值，而不用重头开始训练。
网路架构设计是什么意思？
网络架构(Network Architecture)
网络架构（Network Architecture）是为设计、构建和管理一个通信网络提供一个构架和技术基础的蓝图。网络构架定义了数据网络通信系统的每个方面，包括但不限于用户使用的接口类型、使用的网络协议和可能使用的网络布线的类型。网络架构典型地有一个分层结构。分层是一种现代的网络设计原理，它将通信任务划分成很多更小的部分，每个部分完成一个特定的子任务和用小数量良好定义的方式与其它部分相结合。
致力神经网络架构创新 助推人工智能未来发展
——记南京大学电子科学与工程学院特聘教授王中风
提起人工智能（AI），你首先想到的可能是机器人，但现阶段，神经网络才是当红的技术。自上世纪40年代相关的理论被提出后，神经网络经历了几十年跌宕起伏的发展。现如今，深度神经网络因其良好的学习和表达能力，已经在图像处理、自然语言处理等多个领域取得了突破性进展，成为了人工智能领域应用最为广泛的模型。但是在实际运用过程中，深度神经网络庞大的参数量和计算量给传统计算硬件带来了处理速度和能耗效率等方面的严峻挑战，高能效深度神经网络加速器的优化设计与实现是新一代人工智能应用快速落地的关键。
基于以上需求，信号处理系统超大规模集成电路（VLSI）设计领域的国际著名专家，南京大学电子科学与工程学院特聘教授王中风，针对深度学习系统的算法优化与硬件加速展开了一系列研究。王中风教授兢兢业业、辛勤耕耘，为我国人工智能和集成电路设计等技术发展做出了突出贡献。
追逐梦想 秉承坚定科研情怀
王中风的人生与科研经历可谓丰富多彩，中专时期，他以顽强的毅力自学完成了高中和大学数学课程；青年时期，他放弃铁矿的“铁饭碗”，克服重重困难，通过自学以全县理科第一的成绩考上清华大学自动化系；大学期间，他从未停歇过前进的脚步，以优异的成绩提前完成本科学业并攻读硕士学位；毕业后，他先就职于北京一家高 科技 公司，之后出国深造，进入美国明尼苏达大学电机系继续攻读博士学位。读博期间，他努力付出，先后在行业顶级期刊上发表多篇高质量论文，且于1999年获得 IEEE 信号处理系统行业旗舰会议SiPS的最佳论文奖。
2000年博士毕业后，王中风先后进入美国国家半导体公司、俄勒冈州立大学电子与计算机工程学院以及美国博通公司工作，在不同单位都取得了一项又一项瞩目成绩。他曾先后参与十余款商用芯片的研发工作，主持设计的一些核心模块性能指标在行业处于领先地位。他的有关技术提案先后被IEEE等十余种网络通信标准所***纳。2015年，因在FEC（纠错码）设计与VLSI（超大规模集成电路）实现方面的突出贡献，他被评为IEEE Fellow。
虽然在美国有着优越的科研环境，王中风却清楚地知道，这并非他心之所向。“科学无国界，但科学家有国界”，身在海外，王中风一直心系祖国的发展，“那里才是家国和故土，要为她历尽所能”。 2016年，当祖国以“国际特聘专家”的形式召唤海外游子回国时，他毅然在事业的上升期回到祖国的怀抱，矢志为祖国的科研产业发展贡献自己的力量。
2016年，王中风进入南京大学电子科学与工程学院，同年，他牵头创建集成电路与智能系统（ICAIS）实验室，以数字通信与机器学习的设计与硬件优化为中心，面向智能制造、智慧工地及智慧社区等国家经济重大需求，和国内外诸多名校及一些顶尖企业开展合作，积极推动和引领中国集成电路设计领域发展，努力攻克技术瓶颈。如今，王中风的科研团队在国际集成电路设计领域已颇具影响，科研报国的梦想正在一步步实现。
开拓创新 突破人工智能芯片
“志之所趋，无远弗届。穷山距海，不能限也”。回国之后，王中风教授快速组建团队，精心布局，全面展开工作。凭借着20多年数字信号处理与IC设计领域丰富的研发经验，他带领团队以“算法与硬件架构协同设计优化”为中心，在人工智能算法与硬件架构，低功耗、强纠错能力信道编/解码硬件架构设计及可信计算加速等科研方向上全面发力，并取得了显著的学术成果。
具体到人工智能芯片设计方面，王中风带领团队开发了多维度的硬件友好型神经网络压缩算法和一系列高效深度学习的推理和训练硬件加速架构。在算法优化层面，他们创新了硬件加速架构对冗余信息的挖掘和处理方式，充分利用不同维度冗余信息的正交性，将动态计算调整与静态参数压缩相结合，在保证推理精度的前提下，显著降低了深度学习算法的计算复杂度和参数量。此外，团队就卷积神经网络等常用模型开展了全面系统地研究，创造性地开发了一系列计算优化及数据流优化方案，其中包括基于快速算法的卷积加速技术和层间融合复用的数据传输方案等，解决了其硬件设计在计算能力和传输带宽方面的两大瓶颈，大幅提升了系统计算效率、能效和吞吐率。
在硬件实现层面，针对神经网络中广泛存在的稀疏性及其并行处理时无法充分提升能效的瓶颈问题，他们引入了局部串行和全局并行的设计思想，可在不损失精度的前提下充分利用神经网络冗余性，明显提升了AI推理加速器的功耗效率。结合完整工具链的定制设计，该高效架构可以在不同场景中得到广泛应用。在训练加速器设计方面，王中风是最早 探索 新型数据表示格式的运用和可重构训练加速器架构设计的学者之一。他带领团队首次利用Posit数据格式，设计了一种高效深度神经网络训练方法和Posit专用低复杂度乘累加单元，在大幅降低计算、存储开销和带宽需求的同时，实现了与全精度浮点数据格式下相同的模型精度。此外，王中风带领团队将高速电路设计领域最常用的并行计算与流水线处理技术充分运用到神经网络加速架构中，突破了递归计算带来的系统时钟瓶颈，从而最终提高了加速器整体的吞吐率上限。
为了促进产学研的协同创新，王中风在2018年牵头创立了南京风兴 科技 有限公司，致力于人工智能芯片及智能系统解决方案等相关产品的研发。公司拥有国际领先的低功耗集成电路设计与优化技术，2020年独家推出了针对高性能智能计算的高能效稀疏神经网络计算芯片架构，支持常用深度学习算法，解决了AI芯片领域存在的通用性与高性能难以兼顾的难题，具有行业领先的能效比，可以满足云-边-端多种推理应用场景，减轻AI计算对内存带宽和存储的极高要求；在显著提升芯片性能的同时，能够大幅降低芯片成本，从而有效推动人工智能算法在诸多领域的实际落地。
天道酬勤，付出的汗水浇灌出了美丽的花朵，自2016年回国工作以来，王中风先后获得江苏省“双创人才”、“双创团队”领军人才、南京市“高层次创新人才”、“ 科技 顶尖专家集聚***”A类人才等荣誉和奖励。2020年荣获吴文俊人工智能 科技 进步奖。2018-2021年，王中风共有7篇合著论文（均为通信作者）进入 IEEE 集成电路相关行业旗舰会议最佳论文奖的最终候选名单，其中关于AI硬件加速器设计方面的工作创纪录地在18个月内连续四次荣获IEEE权威学术会议的年度最佳论文奖。与此同时，王中风团队已经申请发明专利数十项，其中9项专利被产业转化，带动 社会 资本投资数千万元。这些成绩也激励着王中风教授不断拓宽研究方向，砥砺向前。
5g技术对接入网架构重新进行了设计？
5G移动网络时代的日益靠近，使得全球产业界和学术界团体加速对于5G网络架构的研究，尽早推出5G第一个商业版本。3GPP早在2016年就公布了5G的两种网络架构：独立组网，即接入网络仅包括新空口或evolved E-UTRA；非独立组网，接入网络中新空口与evolved E-UTRA共存。并于2018年6月完成了5G NR R15的第二个版本，同时展开了R16版本标准化工作，这极大地提升了业界对于5G的信心，对5G的后续标准推进和产业发展产生了重大影响。
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