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/2305.02109v2
• Date: Thu, 27 Jul 2023 17:44:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 20:02:09.545921
• 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、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。
• 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 and (ii) the coexistence of multiple FL services/tasks and other network services in the system, which are not jointly considered in prior works. Motivated by these challenges, we introduce a generic FL paradigm over 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 by 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 in saving wireless resources and increasing 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)ネットワーク状態のダイナミクス及び (ii)先行研究では考慮されていない複数のflサービス/タスクとシステム内の他のネットワークサービスの共存。 これらの課題に乗じて,動的マルチサービスFL(DMS-FL)と呼ばれる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。 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、無線リソースの節約とFLサービスの公平性向上の可能性を実証した。

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