論文の概要: Elastic Federated Learning over Open Radio Access Network (O-RAN) for Concurrent Execution of Multiple Distributed Learning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02109v5
• Date: Tue, 25 Mar 2025 19:48:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 14:57:00.464422
• Title: Elastic Federated Learning over Open Radio Access Network (O-RAN) for Concurrent Execution of Multiple Distributed Learning Tasks
• Title（参考訳）: 複数の分散学習課題の同時実行のためのオープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)上の弾性フェデレーション学習
• Authors: Payam Abdisarabshali, Nicholas Accurso, Filippo Malandra, Weifeng Su, Seyyedali Hosseinalipour,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、IoT(Internet of Things)ネットワークにおける、一般的な分散機械学習(ML)テクニックである。 5G以上の無線ネットワークの実装は、(i)無線ネットワーク条件のダイナミクスと(ii)システム内の複数のFLサービスの共存によって引き起こされる重要な課題に直面している。 本稿では,これらの課題に対処するために,弾性FL (Elastic 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）: 7.057114677579558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a popular distributed machine learning (ML) technique in Internet of Things (IoT) networks, where resource-constrained devices collaboratively train ML models while preserving data privacy. However, implementation of FL over 5G-and-beyond wireless networks faces key challenges caused by (i) dynamics of the wireless network conditions and (ii) the coexistence of multiple FL-services in the system. In this paper, we unveil two key phenomena that arise from these challenges: over/under-provisioning of resources and perspective-driven load balancing, both of which significantly impact FL performance in IoT environments. We take the first steps towards addressing these phenomena by proposing a novel distributed ML architecture called elastic FL (EFL). EFL 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 dedicated network control functionalities tailored for FL-services, including (i) non-real-time (non-RT) system descriptor, which trains ML-based applications to predict both system and FL-related dynamics and parameters; (ii) near-RT FL controller, which handles O-RAN slicing and mobility management for the seamless execution of FL-services; (iii) FL MAC scheduler, which conducts real-time resource allocation to the end clients of various FL-services. We finally prototype EFL to demonstrate its potential in improving the performance of FL-services.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション・ラーニング(FL)は、IoT(Internet of Things)ネットワークにおける一般的な分散機械学習(ML)技術である。 しかし、5G以上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)無線ネットワーク条件とダイナミックス (2)システム内に複数のFLサービスが存在すること。 本稿では,これらの課題から生じる2つの重要な現象を明らかにする。リソースのオーバー/アンダープロビジョンと,視点駆動型ロードバランシングである。 本稿では,弾性FL (Elastic 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,これらの現象に対処する第一歩を踏み出す。 EFL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、FLサービスに適した3つの専用ネットワーク制御機能を導入し、マルチタイムのFL管理システムを構成する。 i)非リアルタイム(非RT)システム記述子。MLベースのアプリケーションを訓練してシステムとFL関連の力学とパラメータの両方を予測する。 (ii) O-RANスライシングおよびFLサービスのシームレス実行のためのモビリティ管理を行う近RT FLコントローラ (iii)FL-MACスケジューラは、様々なFL-サービスのエンドクライアントに対してリアルタイムなリソース割り当てを行う。 最終的に、FLサービスの性能向上の可能性を実証するために、EFLのプロトタイプを作成しました。

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