論文の概要: FedAT: A High-Performance and Communication-Efficient Federated Learning System with Asynchronous Tiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05958v2
• Date: Sun, 29 Aug 2021 02:45:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 08:18:46.552143
• Title: FedAT: A High-Performance and Communication-Efficient Federated Learning System with Asynchronous Tiers
• Title（参考訳）: fedat: 非同期層を持つ高性能で通信効率のよいフェデレーション学習システム
• Authors: Zheng Chai, Yujing Chen, Ali Anwar, Liang Zhao, Yue Cheng, Huzefa Rangwala
• Abstract要約: 非i.d.データに基づく非同期タイアを用いた新しいフェデレーション学習手法であるFederated Learning法であるFedATを提案する。 FedATは、収束速度とテスト精度を改善したストラグラー効果を最小化する。 その結果、FedATは予測性能を最大21.09%改善し、最先端FL法と比較して通信コストを最大8.5倍削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.59875034596411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) involves training a model over massive distributed devices, while keeping the training data localized. This form of collaborative learning exposes new tradeoffs among model convergence speed, model accuracy, balance across clients, and communication cost, with new challenges including: (1) straggler problem, where the clients lag due to data or (computing and network) resource heterogeneity, and (2) communication bottleneck, where a large number of clients communicate their local updates to a central server and bottleneck the server. Many existing FL methods focus on optimizing along only one dimension of the tradeoff space. Existing solutions use asynchronous model updating or tiering-based synchronous mechanisms to tackle the straggler problem. However, the asynchronous methods can easily create a network communication bottleneck, while tiering may introduce biases as tiering favors faster tiers with shorter response latencies. To address these issues, we present FedAT, a novel Federated learning method with Asynchronous Tiers under Non-i.i.d. data. FedAT synergistically combines synchronous intra-tier training and asynchronous cross-tier training. By bridging the synchronous and asynchronous training through tiering, FedAT minimizes the straggler effect with improved convergence speed and test accuracy. FedAT uses a straggler-aware, weighted aggregation heuristic to steer and balance the training for further accuracy improvement. FedAT compresses the uplink and downlink communications using an efficient, polyline-encoding-based compression algorithm, therefore minimizing the communication cost. Results show that FedAT improves the prediction performance by up to 21.09%, and reduces the communication cost by up to 8.5x, compared to state-of-the-art FL methods.
• Abstract（参考訳）: federated learning(fl)は、トレーニングデータをローカライズしながら、大規模な分散デバイス上でモデルをトレーニングする。 このコラボレーティブラーニングの形式は、モデル収束速度、モデル精度、クライアント間のバランス、通信コストの新たなトレードオフを露呈する。(1)ストラグラー問題、データや(コンピューティングとネットワーク)リソースの不均一性によってクライアントが遅延する問題、2)通信ボトルネック、そして、多数のクライアントがローカルな更新を中央サーバに伝達し、サーバのボトルネックなど、新たな課題がある。 既存のFL法の多くは、トレードオフ空間の1次元だけを最適化することに集中している。 既存のソリューションでは、トラグラー問題に対処するために、非同期モデル更新または階層化ベースの同期メカニズムを使用している。 しかし、非同期メソッドはネットワーク通信のボトルネックを簡単に生成できるが、階層化はより短い応答遅延を持つより高速な階層を好むため、バイアスをもたらす可能性がある。 これらの問題に対処するため,非i.d.データに基づく非同期タイアを用いた新しいフェデレーション学習手法であるFedATを提案する。 FedATは同期層内トレーニングと非同期層間トレーニングを相乗的に組み合わせている。 階層化を通じて同期および非同期トレーニングをブリッジすることにより、FedATは収束速度とテスト精度を改善したストラグラー効果を最小化する。 FedATは、ストラグラー対応で重み付けされた集約ヒューリスティックを使用して、さらなる精度向上のためにトレーニングを操縦しバランスをとる。 FedATは、効率的なポリリンエンコーディングに基づく圧縮アルゴリズムを用いてアップリンクとダウンリンクの通信を圧縮し、通信コストを最小化する。 その結果、FedATは予測性能を最大21.09%改善し、最先端FL法と比較して通信コストを最大8.5倍削減した。

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