論文の概要: Latency Optimization for Blockchain-Empowered Federated Learning in
Multi-Server Edge Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09670v1
- Date: Fri, 18 Mar 2022 00:38:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-22 04:41:27.877953
- Title: Latency Optimization for Blockchain-Empowered Federated Learning in
Multi-Server Edge Computing
- Title（参考訳）: マルチサーバエッジコンピューティングにおけるブロックチェーンによるフェデレート学習のためのレイテンシ最適化
- Authors: Dinh C. Nguyen, Seyyedali Hosseinalipour, David J. Love, Pubudu N.
Pathirana, Christopher G. Brinton
- Abstract要約: 本稿では,マルチサーバエッジコンピューティングにおけるフェデレーション学習(BFL)のための新しいレイテンシ最適化問題について検討する。
このシステムモデルでは、分散モバイルデバイス(MD)がエッジサーバ(ES)と通信し、機械学習(ML)モデルのトレーニングとブロックマイニングの両方を同時に処理する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.505675843652448
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we study a new latency optimization problem for
Blockchain-based federated learning (BFL) in multi-server edge computing. In
this system model, distributed mobile devices (MDs) communicate with a set of
edge servers (ESs) to handle both machine learning (ML) model training and
block mining simultaneously. To assist the ML model training for
resource-constrained MDs, we develop an offloading strategy that enables MDs to
transmit their data to one of the associated ESs. We then propose a new
decentralized ML model aggregation solution at the edge layer based on a
consensus mechanism to build a global ML model via peer-to-peer (P2P)-based
Blockchain communications. We then formulate latency-aware BFL as an
optimization aiming to minimize the system latency via joint consideration of
the data offloading decisions, MDs' transmit power, channel bandwidth
allocation for MDs' data offloading, MDs' computational allocation, and hash
power allocation. To address the mixed action space of discrete offloading and
continuous allocation variables, we propose a novel deep reinforcement learning
scheme with a holistic design of a parameterized advantage actor critic (A2C)
algorithm. Additionally, we theoretically characterize the convergence
properties of the proposed BFL system in terms of the aggregation delay,
mini-batch size, and number of P2P communication rounds. Our subsequent
numerical evaluation demonstrates the superior performance of our proposed
scheme over existing approaches in terms of model training efficiency,
convergence rate, and system latency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチサーバエッジコンピューティングにおけるブロックチェーンベースフェデレーション学習(bfl)のための新しいレイテンシ最適化問題について検討する。
このシステムモデルでは、分散モバイルデバイス(mds)は一連のエッジサーバ(ess)と通信し、機械学習(ml)モデルのトレーニングとブロックマイニングの両方を同時に処理する。
資源制約されたMDのMLモデルトレーニングを支援するため,MDが関連するESにデータを送信できるオフロード戦略を開発した。
次に、ピアツーピア(P2P)ベースのブロックチェーン通信によるグローバルMLモデルを構築するためのコンセンサス機構に基づいて、エッジ層に新たな分散MLモデル集約ソリューションを提案する。
次に、データオフロード決定、mdsの送信電力、mdsのデータオフロードのためのチャネル帯域割り当て、mdsの計算割り当て、ハッシュパワー割り当てを共同で考慮し、システムのレイテンシを最小化するための最適化として遅延対応bflを定式化する。
離散オフロードと連続アロケーション変数の混合作用空間に対処するために,パラメータ化アドバンストアクタ評論家(A2C)アルゴリズムの全体設計による新しい深層強化学習手法を提案する。
さらに,提案するbflシステムの収束特性を,集約遅延,ミニバッチサイズ,p2p通信ラウンド数の観点から理論的に特徴づける。
その後の数値評価では,モデル学習効率,収束率,システム遅延の観点から既存手法よりも優れた性能を示す。
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