边缘设备上的联邦学习需要平衡计算能力、能源效率和连接性的硬件。核心组件包括：能够运行机器学习模型的处理单元、足以处理训练任务的内存以及用于与中央服务器通信的可靠网络硬件。边缘设备范围从智能手机和物联网传感器到工业控制器，因此硬件规格取决于用例。但是，常见的需求包括 CPU 或专用加速器（如 GPU 或 NPU）、用于临时数据存储的 RAM 以及用于传输模型更新的无线模块（Wi-Fi、蜂窝或蓝牙）。
首先，处理单元必须处理本地模型训练和推理。对于基本任务，现代多核 CPU（例如，智能手机中的 ARM Cortex-A 系列）可能就足够了，但更复杂的模型受益于 Google 的 Edge TPU 或 NVIDIA 的 Jetson 模块等加速器。例如，配备四核 Cortex-A72 CPU 的 Raspberry Pi 4 可以训练轻量级模型，例如逻辑回归或小型神经网络。计算能力有限的设备（例如，ESP32 微控制器）可能仅支持 TensorFlow Lite Micro 等 tinyML 框架，这需要量化等模型优化技术。选择取决于模型的复杂性和延迟要求——语音识别等实时应用通常需要专用 AI 芯片。
其次，内存和存储对于缓存训练数据和模型参数至关重要。边缘设备通常需要至少 1-2GB 的 RAM 来管理中间计算，但资源受限的设备（例如，Arduino Uno）可能依赖于外部闪存存储。例如，在智能手机上训练联邦视觉模型需要在 RAM 中临时存储一批图像。存储还必须在通信轮次之间保留模型架构和更新。工业相机等设备可能使用嵌入式 eMMC 存储 (32-64GB) 来处理更大的数据集。但是，联邦学习框架通常在设计上尽量减少内存使用——PySyft 或 Flower 等工具会优化数据分片和梯度聚合以减少开销。
最后，连接硬件可确保与中央服务器及时通信。设备需要稳定、低延迟的连接才能发送模型更新（例如，梯度）并接收全局模型参数。Wi-Fi 模块（例如，Broadcom/Cypress 芯片）在智能家居设备中很常见，而蜂窝调制解调器（例如，Quectel 模块）适用于远程传感器。带宽要求取决于更新大小：具有 10MB 参数的联邦 NLP 模型可能每个更新周期需要 5-10MB。安全性也是一个考虑因素——硬件支持的加密（例如，工业网关中的 TPM 芯片）可保护传输中的数据。总之，边缘设备上的联邦学习需要根据应用程序的规模和约束，在计算、内存和连接性之间取得平衡。