論文の概要: Exploring the Impact of Serverless Computing on Peer To Peer Training Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14139v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 13:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 15:18:31.330381
• Title: Exploring the Impact of Serverless Computing on Peer To Peer Training Machine Learning
• Title（参考訳）: サーバレスコンピューティングがピアツーピアトレーニング機械学習に与える影響を探求する
• Authors: Amine Barral, Ranim Trabelsi, Fehmi Jaafar, Fabio Petrillo
• Abstract要約: 分散トレーニングのためのサーバーレスコンピューティングとP2Pネットワークを組み合わせた新しいアーキテクチャを導入する。 その結果,従来のP2P分散学習法と比較して97.34%の改善がみられた。 コストタイムのトレードオフにもかかわらず、サーバーレスのアプローチは依然として有望である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3441021278275805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing demand for computational power in big data and machine learning has driven the development of distributed training methodologies. Among these, peer-to-peer (P2P) networks provide advantages such as enhanced scalability and fault tolerance. However, they also encounter challenges related to resource consumption, costs, and communication overhead as the number of participating peers grows. In this paper, we introduce a novel architecture that combines serverless computing with P2P networks for distributed training and present a method for efficient parallel gradient computation under resource constraints. Our findings show a significant enhancement in gradient computation time, with up to a 97.34\% improvement compared to conventional P2P distributed training methods. As for costs, our examination confirmed that the serverless architecture could incur higher expenses, reaching up to 5.4 times more than instance-based architectures. It is essential to consider that these higher costs are associated with marked improvements in computation time, particularly under resource-constrained scenarios. Despite the cost-time trade-off, the serverless approach still holds promise due to its pay-as-you-go model. Utilizing dynamic resource allocation, it enables faster training times and optimized resource utilization, making it a promising candidate for a wide range of machine learning applications.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータと機械学習における計算能力の需要の増加は、分散トレーニング方法論の開発を促した。 これらのうちピアツーピア(P2P)ネットワークは拡張スケーラビリティや耐障害性などの利点を提供する。 しかし、参加する仲間の数が増えるにつれて、リソースの消費、コスト、コミュニケーションのオーバーヘッドといった問題にも直面する。 本稿では,分散トレーニングのためのサーバーレスコンピューティングとp2pネットワークを組み合わせた新しいアーキテクチャを提案し,資源制約下での効率的な並列勾配計算手法を提案する。 従来のP2P分散学習法と比較して, 最大97.34 %の改善がみられた。 コストに関しては、サーバーレスアーキテクチャは、インスタンスベースのアーキテクチャの最大5.4倍の費用を被る可能性があることを確認しました。 これらの高いコストは、特にリソース制約のあるシナリオにおいて、計算時間を大幅に改善することと関連していると考えることが不可欠である。 コストタイムのトレードオフにもかかわらず、サーバーレスのアプローチは依然として有望である。 動的リソース割り当てを利用することで、トレーニング時間の短縮とリソース利用の最適化が可能になり、幅広い機械学習アプリケーションにとって有望な候補となる。

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