論文の概要: AsyncFLEO: Asynchronous Federated Learning for LEO Satellite
Constellations with High-Altitude Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11522v1
- Date: Thu, 22 Dec 2022 07:52:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 15:37:39.669939
- Title: AsyncFLEO: Asynchronous Federated Learning for LEO Satellite
Constellations with High-Altitude Platforms
- Title（参考訳）: asyncfleo:高高度プラットフォームを持つleo衛星星座のための非同期フェデレート学習
- Authors: Mohamed Elmahallawy and Tie Luo
- Abstract要約: FL(Federated Learning)は、データを(衛星を離れることなく)その場に保管することを可能にする
FLは衛星通信の文脈で単一のFLモデルを訓練するのに数日かかる(Satcom)。
本稿では,Satcom の FL 効率を改善するために AsyncFLEO という LEO コンステレーション用の非同期FL フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.096615629099617
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low Earth Orbit (LEO) constellations, each comprising a large number of
satellites, have become a new source of big data "from the sky". Downloading
such data to a ground station (GS) for big data analytics demands very high
bandwidth and involves large propagation delays. Federated Learning (FL) offers
a promising solution because it allows data to stay in-situ (never leaving
satellites) and it only needs to transmit machine learning model parameters
(trained on the satellites' data). However, the conventional, synchronous FL
process can take several days to train a single FL model in the context of
satellite communication (Satcom), due to a bottleneck caused by straggler
satellites. In this paper, we propose an asynchronous FL framework for LEO
constellations called AsyncFLEO to improve FL efficiency in Satcom. Not only
does AsynFLEO address the bottleneck (idle waiting) in synchronous FL, but it
also solves the issue of model staleness caused by straggler satellites.
AsyncFLEO utilizes high-altitude platforms (HAPs) positioned "in the sky" as
parameter servers, and consists of three technical components: (1) a
ring-of-stars communication topology, (2) a model propagation algorithm, and
(3) a model aggregation algorithm with satellite grouping and staleness
discounting. Our extensive evaluation with both IID and non-IID data shows that
AsyncFLEO outperforms the state of the art by a large margin, cutting down
convergence delay by 22 times and increasing accuracy by 40%.
- Abstract（参考訳）: 低軌道(leo)の星座は、それぞれ多数の衛星で構成されており、「空から」新しいビッグデータの源となっている。
ビッグデータ分析のために地上局(GS)にデータをダウンロードするには、非常に高い帯域幅が必要であり、大きな伝搬遅延を伴う。
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、データが(衛星を離れることなく)その場に留まることを可能にし、(衛星のデータに基づいてトレーニングされた)機械学習モデルパラメータを送信する必要があるため、有望なソリューションを提供する。
しかし、従来の同期flプロセスでは、ストラグラー衛星によるボトルネックのため、衛星通信(satcom)の文脈で単一のflモデルをトレーニングするのに数日かかることがある。
本稿では、SatcomにおけるFL効率を改善するために、AsyncFLEOと呼ばれるLEO星座のための非同期FLフレームワークを提案する。
AsynFLEOは同期FLのボトルネック(アイドル待ち)に対処するだけでなく、ストラグラー衛星によるモデル安定性の問題も解決している。
AsyncFLEOは高高度プラットフォーム(HAP)をパラメータサーバとして利用し,(1)星間通信トポロジ,(2)星間通信トポロジ,(3)星間通信トポロジ,(3)衛星グループ化と安定化割引によるモデル集約アルゴリズムの3つの技術コンポーネントから構成される。
IIDデータと非IIDデータの両方による広範囲な評価の結果,AsyncFLEOはアートの状態を大きなマージンで上回り,収束遅延を22倍削減し,精度を40%向上させた。
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