論文の概要: Synergies Between Federated Learning and O-RAN: Towards an Elastic Virtualized Architecture for Multiple Distributed Machine Learning Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02109v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 19:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 15:54:39.333436
• Title: Synergies Between Federated Learning and O-RAN: Towards an Elastic Virtualized Architecture for Multiple Distributed Machine Learning Services
• Title（参考訳）: フェデレーションラーニングとO-RANの相乗効果:マルチ分散機械学習サービスのためのElastic Virtualized Architectureを目指して
• Authors: Payam Abdisarabshali, Nicholas Accurso, Filippo Malandra, Weifeng Su, Seyyedali Hosseinalipour
• Abstract要約: 我々は、動的マルチサービスFL(DMS-FL)と呼ばれる次世代(NextG)ネットワーク上の汎用FLパラダイムを導入する。 弾性FL(EV-FL)と呼ばれる新しい分散MLアーキテクチャを提案することにより、これらの設計上の課題に対処する第一歩を踏み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.468642859977801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is the most popular distributed machine learning technique. However, implementation of FL over modern wireless networks faces key challenges caused by (i) dynamics of the network conditions, (ii) coexistence of multiple FL services/tasks in the system, and (iii) concurrent execution of FL services with other network services, which are not jointly considered in prior works. Motivated by these challenges, we introduce a generic FL paradigm over next-generation (NextG) networks, called dynamic multi-service FL (DMS-FL). We identify three unexplored design considerations in DMS-FL: (i) FL service operator accumulation, (ii) wireless resource fragmentation, and (iii) signal strength fluctuations. We take the first steps towards addressing these design considerations through proposing a novel distributed ML architecture called elastic virtualized FL (EV-FL). EV-FL unleashes the full potential of Open RAN (O-RAN) systems and introduces an elastic resource provisioning methodology to execute FL services. It further constitutes a multi-time-scale FL management system that introduces three dimensions into existing FL architectures: (i) virtualization, (ii) scalability, and (iii) elasticity. Through investigating EV-FL, we reveal a series of open research directions for future work. We finally simulate EV-FL to demonstrate its potential to save wireless resources and increase fairness among FL services.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、最も人気のある分散機械学習技術である。 しかし、現代の無線ネットワーク上でのFLの実装は、大きな課題に直面している。 (i)ネットワーク条件のダイナミックス。 (ii)システムにおける複数のflサービス/タスクの共存、及び (iii)以前の作業では考慮されていない他のネットワークサービスとのflサービスの同時実行。 これらの課題に触発され,動的マルチサービスFL(DMS-FL)と呼ばれる次世代(NextG)ネットワーク上の汎用FLパラダイムを導入する。 DMS-FLにおける3つの未探索設計事項を同定する。 (i)FLサービスオペレータの蓄積 (二)無線リソースの断片化、及び (iii)信号強度変動。 本稿では,新しい分散MLアーキテクチャであるElastic Virtualized FL(EV-FL)を提案することにより,これらの設計上の課題に対処する第一歩を踏み出す。 EV-FLはOpen RAN(O-RAN)システムの全可能性を解き放ち、FLサービスを実行するためのエラスティックリソースプロビジョニング手法を導入している。 さらに、既存のFLアーキテクチャに3次元を導入するマルチタイムのFL管理システムを構成する。 (i)仮想化 (ii)スケーラビリティ,及び (iii)弾力性。 EV-FLの調査を通じて,今後の研究の方向性を明らかにする。 最終的にEV-FLをシミュレートし、無線リソースを節約し、FLサービス間の公正性を高める可能性を実証した。

関連論文リスト

• Federated Learning in Practice: Reflections and Projections [17.445826363802997]
  Federated Learning(FL)は、複数のエンティティがローカルデータを交換することなく、共同で共有モデルを学ぶことができる機械学習技術である。 Google、Apple、Metaといった組織によるプロダクションシステムは、FLの現実的な適用性を実証しています。 我々は、厳密な定義よりもプライバシー原則を優先する再定義されたFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T15:10:38Z)
• Advances in APPFL: A Comprehensive and Extensible Federated Learning Framework [1.4206132527980742]
  Federated Learning(FL)は、データプライバシを保持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする分散機械学習パラダイムである。 本稿では,統合学習のためのフレームワークおよびベンチマークスイートであるAPPFLの開発における最近の進歩について述べる。 本稿では, 通信効率, プライバシー保護, 計算性能, 資源利用など, FLの様々な側面を評価する広範な実験を通じて, APPFLの能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T22:20:26Z)
• Federated Learning for 6G: Paradigms, Taxonomy, Recent Advances and Insights [52.024964564408]
  本稿では,プロトコルスタックのすべてのレベルにわたってフェデレートラーニングを実装することの付加価値について検討する。 それは重要なFLアプリケーションを示し、ホットトピックに対処し、将来の研究と開発のための貴重な洞察と明示的なガイダンスを提供します。 我々の結論は、FLと将来の6Gの相乗効果を活用しつつ、FLがワイヤレス産業に革命をもたらす可能性を浮き彫りにすることを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T20:39:57Z)
• The Role of Federated Learning in a Wireless World with Foundation Models [59.8129893837421]
  ファンデーションモデル(FM)は汎用人工知能(AI)モデルである。 現在、FMと連邦学習(FL)の相互作用の探索はまだ初期段階にある。 本稿では、FMが無線ネットワークよりもFLに適した範囲について検討し、その研究課題と機会について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T04:13:10Z)
• FS-Real: Towards Real-World Cross-Device Federated Learning [60.91678132132229]
  Federated Learning (FL)は、ローカルデータをアップロードすることなく、分散クライアントと協調して高品質なモデルをトレーニングすることを目的としている。 FL研究と実世界のシナリオの間には依然としてかなりのギャップがあり、主に異種デバイスの特徴とそのスケールによって引き起こされている。 本稿では,実世界横断デバイスFL,FS-Realのための効率的でスケーラブルなプロトタイピングシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T15:37:17Z)
• Automated Federated Learning in Mobile Edge Networks -- Fast Adaptation and Convergence [83.58839320635956]
  フェデレートラーニング(FL)は、モバイルエッジネットワークで機械学習モデルを分散的にトレーニングするために使用することができる。 最近のFLは、モデルに依存しないメタラーニング(MAML)フレームワークで解釈されている。 本稿は,MAMLがFLにもたらすメリットと,モバイルエッジネットワーク上でのメリットの最大化について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T02:42:10Z)
• Performance Optimization for Variable Bitwidth Federated Learning in Wireless Networks [103.22651843174471]
  本稿では,モデル量子化による統合学習(FL)における無線通信と計算効率の向上について考察する。 提案したビット幅FL方式では,エッジデバイスは局所FLモデルパラメータの量子化バージョンを調整し,コーディネートサーバに送信し,それらを量子化されたグローバルモデルに集約し,デバイスを同期させる。 FLトレーニングプロセスはマルコフ決定プロセスとして記述でき、反復よりも行動選択を最適化するためのモデルベース強化学習(RL)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T08:52:51Z)
• A Review of Federated Learning in Energy Systems [2.4011413760253726]
  新たなパラダイムであるフェデレーション・ラーニング(FL)が注目され、機械学習実装の新しい設計となった。 FLは、中央サーバの協調の下でデータサイロにおけるMLモデルのトレーニングを可能にし、通信オーバーヘッドをなくし、生データを共有しない。 本稿では,その分類を詳細に記述し,そのエネルギー情報応用における課題,機会,限界など,様々な側面の議論をまとめる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-20T19:20:04Z)
• Distributed Machine Learning in D2D-Enabled Heterogeneous Networks: Architectures, Performance, and Open Challenges [12.62400578837111]
  本稿では、2つの革新的なハイブリッド分散機械学習アーキテクチャ、すなわちハイブリッドスプリットFL(HSFL)とハイブリッドフェデレーションSL(HFSL)を紹介する。 HSFLとHFSLは、D2D対応ヘテロジニアス無線ネットワークにおけるFLとSLの長所を組み合わせたものである。 シミュレーションの結果,従来のFLやSLと比較して通信・計算コストや訓練遅延が顕著に減少した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T04:20:51Z)
• Joint Superposition Coding and Training for Federated Learning over Multi-Width Neural Networks [52.93232352968347]
  本稿では,2つの相乗的技術,フェデレートラーニング(FL)と幅調整可能なスリムブルニューラルネットワーク(SNN)を統合することを目的とする。 FLは、ローカルに訓練されたモバイルデバイスのモデルを交換することによって、データのプライバシを保護している。しかしながら、SNNは、特に時間変化のあるチャネル条件との無線接続下では、非自明である。 局所モデル更新のためのグローバルモデル集約と重ね合わせ訓練(ST)に重ね合わせ符号化(SC)を併用した通信およびエネルギー効率の高いSNNベースFL(SlimFL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T11:17:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。