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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07627v6
• Date: Mon, 22 May 2023 15:07:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 06:54:20.785150
• 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, Yan Gao, Daniel J. Beutel, Taner Topal, Akhil Mathur, Nicholas D. Lane
• Abstract要約: 本稿では,フェデレートラーニングにおける炭素フットプリントの体系的研究について述べる。 構成によっては、FLは集中型機械学習よりも最大2桁の炭素を放出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.733846321425975
• 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 data centers. In response, alternatives to centralized training such as Federated Learning (FL) have emerged. Perhaps unexpectedly, FL is starting to be deployed at a global scale by companies that must adhere to new legal demands and policies originating from governments and social groups advocating for privacy protection. \textit{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, depending on the configuration, FL can emit up to two order of magnitude more carbon than centralized machine learning. However, in certain settings, it can be comparable to centralized learning due to the reduced energy consumption of embedded devices. 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行わ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。 おそらく予期せぬことに、flは、プライバシー保護を提唱する政府や社会団体に由来する新しい法的要求やポリシーに順守しなければならない企業によって、世界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。 第一に, 炭素フットプリントを定量化するための厳密なモデルを提案し, FL設計と二酸化炭素排出量の関係について検討する。 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。 その結果、FLは構成によって、集中型機械学習よりも最大2桁の炭素を放出できることがわかった。 しかし、特定の環境では、組み込みデバイスのエネルギー消費が減少するため、集中学習に匹敵する可能性がある。 FLを用いて、さまざまな種類のデータセット、設定、さまざまなディープラーニングモデルに対して広範な実験を行った。 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、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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