联邦学习和边缘计算都是去中心化的数据处理方法，但它们解决了不同的挑战，并在系统中的不同层级运行。联邦学习是一种机器学习技术，模型在多个设备或服务器上进行训练，而无需集中原始数据。相反，设备计算本地模型更新，并且只与中心服务器共享这些更新（而不是数据）。另一方面，边缘计算指的是在靠近数据源的地方处理数据，例如在物联网设备、传感器或本地服务器上，而不是在集中式云端。它们主要区别在于关注点：联邦学习关注在保护数据隐私的同时进行协作模型训练，而边缘计算通过将计算移至靠近数据源的位置来降低延迟和带宽。
边缘计算优先考虑计算发生的位置。例如，智能安全摄像头可以在本地分析视频源以检测运动，而不是将所有视频发送到云服务器。这减少了网络流量并实现了实时响应。相比之下，联邦学习侧重于模型 如何 训练。例如，键盘应用可能使用联邦学习来改进词语预测：每个用户的手机根据其打字历史训练本地模型，只有模型更新（而不是文本本身）会被聚合以改进全局模型。虽然边缘计算可以在没有机器学习的情况下存在（例如，基本数据过滤），但联邦学习本质上依赖于分布式计算节点（通常是边缘设备）来执行训练。
尽管不同，这两个概念可以重叠。联邦学习通常利用边缘计算基础设施，因为训练发生在网络边缘的设备上。然而，边缘计算不要求联邦学习；它可能涉及在本地运行预训练模型。反之，联邦学习理论上可以在非边缘设备（如数据中心服务器）上运行，尽管边缘设备是常见的参与者。一个实际的协同作用可能体现在智能恒温器上：边缘计算在本地处理实时温度调节，而联邦学习则聚合跨家庭的匿名使用模式，以改进节能算法——同时不共享敏感的用户数据。开发者应将边缘计算视为延迟敏感型应用的架构策略，而联邦学习则解决隐私保护下的协作训练问题。