利用空中计算与模拟编码的无线分布式矩阵 - 向量乘法

本文提出了一种基于空中计算 (OTA) 的分布式矩阵 - 向量乘法方法，应用于分布式机器学习 (DML) 场景。得益于 OTA 计算，对大矩阵进行列划分能够根据 worker（即本地计算节点）的计算能力高效分配工作负载。此外，该方法无需额外带宽，即使 worker 数量增加以缓解慢节点（称为 stragglers）的影响，系统仍能保持可扩展性。然而，尽管有所改进，仍存在一些 worker 经历深度衰落并成为 stragglers，导致其无法传输结果的情况。通过分析均方误差 (MSE)，我们证明了在基于 OTA 的方法中增加 worker 数量无需额外无线电资源即可降低 MSE。此外，我们引入了一种模拟编码方案以进一步提升性能，并将其与传统编码乘法 (CM) 方案进行了比较。仿真结果表明，基于 OTA 的方法实现了与 CM 方案相当的性能，同时可能仅需更少的无线电资源。