論文の概要: FLEdge: Benchmarking Federated Machine Learning Applications in Edge Computing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05172v2
• Date: Tue, 13 Jun 2023 13:41:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 16:36:27.830690
• Title: FLEdge: Benchmarking Federated Machine Learning Applications in Edge Computing Systems
• Title（参考訳）: FLEdge:エッジコンピューティングシステムにおけるフェデレーション機械学習アプリケーションのベンチマーク
• Authors: Herbert Woisetschl\"ager, Alexander Isenko, Ruben Mayer, Hans-Arno Jacobsen
• Abstract要約: 本稿では,エッジコンピューティングシステムにおけるFLワークロードを対象としたベンチマークであるFLEdgeを紹介する。 ハードウェアの不均一性,トレーニング中のエネルギー効率,およびFLシステムのトレーニングに対する各種の差分プライバシーレベルの影響を系統的に研究した。 クライアントのドロップアウトが失敗率50%の最先端のFL戦略に与える影響を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.45213180689952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Federated Machine Learning (FL) has received considerable attention in recent years. FL benchmarks are predominantly explored in either simulated systems or data center environments, neglecting the setups of real-world systems, which are often closely linked to edge computing. We close this research gap by introducing FLEdge, a benchmark targeting FL workloads in edge computing systems. We systematically study hardware heterogeneity, energy efficiency during training, and the effect of various differential privacy levels on training in FL systems. To make this benchmark applicable to real-world scenarios, we evaluate the impact of client dropouts on state-of-the-art FL strategies with failure rates as high as 50%. FLEdge provides new insights, such as that training state-of-the-art FL workloads on older GPU-accelerated embedded devices is up to 3x more energy efficient than on modern server-grade GPUs.
• Abstract（参考訳）: 近年,federated machine learning (fl) が注目されている。 FLベンチマークはシミュレーションシステムまたはデータセンター環境で主に研究されており、エッジコンピューティングと密接に結びついている実世界のシステムのセットアップを無視している。 我々は、エッジコンピューティングシステムにおけるFLワークロードをターゲットにしたベンチマークであるFLEdgeを導入することで、この研究ギャップを埋める。 ハードウェアの不均一性,トレーニング中のエネルギー効率,およびFLシステムのトレーニングに対する各種差分プライバシーレベルの影響を系統的に研究した。 このベンチマークを現実世界のシナリオに適用するために,我々は,クライアントのドロップアウトが最先端fl戦略に与える影響を50%まで評価する。 FLEdgeは、古いGPUアクセラレーションされた組み込みデバイス上での最先端のFLワークロードのトレーニングが、現代のサーバグレードのGPUよりも最大3倍エネルギー効率が高いという、新たな洞察を提供する。

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