論文の概要: A first look into the carbon footprint of federated learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07627v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 16:08:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 18:17:49.121068
• Title: A first look into the carbon footprint of federated learning
• Title（参考訳）: 連邦学習における炭素フットプリントの考察
• Authors: Xinchi Qiu, Titouan Parcollet, Javier Fernandez-Marques, Pedro Porto Buarque de Gusmao, Daniel J. Beutel, Taner Topal, Akhil Mathur, Nicholas D. Lane
• Abstract要約: 本論文はFederated Learningの炭素フットプリントに関する初めての体系的研究である。 FLは, 収束が遅い場合もあり, 集中的な等価装置よりも比較的温暖な影響が生じる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.368822230769794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite impressive results, deep learning-based technologies also raise severe privacy and environmental concerns induced by the training procedure often conducted in datacenters. In response, alternatives to centralized training such as Federated Learning (FL) have emerged. Perhaps unexpectedly, FL, in particular, is starting to be deployed at a global scale by companies that must adhere to new legal demands and policies originating from governments and civil society for privacy protection. However, the potential environmental impact related to FL remains unclear and unexplored. This paper offers the first-ever systematic study of the carbon footprint of FL. First, we propose a rigorous model to quantify the carbon footprint, hence facilitating the investigation of the relationship between FL design and carbon emissions. Then, we compare the carbon footprint of FL to traditional centralized learning. Our findings show that FL, despite being slower to converge in some cases, may result in a comparatively greener impact than a centralized equivalent setup. We performed extensive experiments across different types of datasets, settings, and various deep learning models with FL. Finally, we highlight and connect the reported results to the future challenges and trends in FL to reduce its environmental impact, including algorithms efficiency, hardware capabilities, and stronger industry transparency.
• Abstract（参考訳）: 驚くべき結果にもかかわらず、ディープラーニングベースの技術は、データセンターでしばしば実行されるトレーニング手順によって引き起こされる厳しいプライバシーと環境上の懸念も引き起こす。 これに対し、フェデレートラーニング(FL)のような集中型トレーニングの代替案が登場した。 特にflは、政府やプライバシー保護のための市民社会から生まれた新しい法的要求や政策に固執しなければならない企業によって、世界的な規模で展開され始めている。 しかし、FLに関連する潜在的な環境影響は未解明のままである。 本稿では,flの炭素フットプリントを初めて体系的に研究する。 まず、炭素フットプリントを定量化する厳格なモデルを提案し、FL設計と炭素排出量の関係の調査を容易にします。 そして、FLの炭素フットプリントを従来の集中学習と比較する。 FLは, 収束が遅い場合もあり, 集中的な等価装置よりも比較的温暖な影響が生じる可能性が示唆された。 FLを用いたデータセット、設定、およびさまざまなディープラーニングモデルに関する広範な実験を実施しました。 最後に、報告された結果とFLの今後の課題とトレンドを強調して、アルゴリズム効率、ハードウェア能力、より強力な業界透明性を含む環境への影響を減らします。

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