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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05172v4
• Date: Mon, 04 Nov 2024 08:53:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:12.243232
• 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 Woisetschläger, Alexander Erben, Ruben Mayer, Shiqiang Wang, Hans-Arno Jacobsen,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は,ネットワークエッジ上での分散ディープラーニングのプライバシ強化を実現する上で,有効なテクニックとなっている。 本稿では,既存のFLベンチマークを補完するFLEdgeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.335229621081346
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) has become a viable technique for realizing privacy-enhancing distributed deep learning on the network edge. Heterogeneous hardware, unreliable client devices, and energy constraints often characterize edge computing systems. In this paper, we propose FLEdge, which complements existing FL benchmarks by enabling a systematic evaluation of client capabilities. We focus on computational and communication bottlenecks, client behavior, and data security implications. Our experiments with models varying from 14K to 80M trainable parameters are carried out on dedicated hardware with emulated network characteristics and client behavior. We find that state-of-the-art embedded hardware has significant memory bottlenecks, leading to 4x longer processing times than on modern data center GPUs.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は,ネットワークエッジ上での分散ディープラーニングのプライバシ向上を実現する上で,有効なテクニックとなっている。 不均一なハードウェア、信頼性の低いクライアントデバイス、エネルギー制約はしばしばエッジコンピューティングシステムの特徴である。 本稿では,既存のFLベンチマークを補完するFLEdgeを提案する。 計算と通信のボトルネック、クライアントの振る舞い、データセキュリティへの影響に重点を置いています。 ネットワーク特性とクライアント動作をエミュレートした専用ハードウェア上で,14Kから80Mのトレーニング可能なパラメータのモデルによる実験を行った。 最新の組込みハードウェアはメモリボトルネックが大きく、現代のデータセンターのGPUの4倍の処理時間がかかります。

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