論文の概要: EcoLearn: Optimizing the Carbon Footprint of Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17972v2
- Date: Sun, 18 May 2025 00:18:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 17:08:50.853907
- Title: EcoLearn: Optimizing the Carbon Footprint of Federated Learning
- Title（参考訳）: EcoLearn: フェデレートラーニングのカーボンフットプリントの最適化
- Authors: Talha Mehboob, Noman Bashir, Jesus Omana Iglesias, Michael Zink, David Irwin,
- Abstract要約: Federated Learning (FL)は、データ転送オーバーヘッドを低減し、データのプライバシを保護するために、エッジデバイスに機械学習(ML)トレーニングを分散する。
FLモデルトレーニングは数百のデバイスにまたがる可能性がある。
FLのカーボンフットプリントを最小化するEcoLearnを設計し、モデル精度やトレーニング時間に大きな影響を与えない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4257277178729617
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) distributes machine learning (ML) training across edge devices to reduce data transfer overhead and protect data privacy. Since FL model training may span hundreds of devices and is thus resource- and energy-intensive, it has a significant carbon footprint. Importantly, since energy's carbon-intensity differs substantially (by up to 60$\times$) across locations, training on the same device using the same amount of energy, but at different locations, can incur widely different carbon emissions. While prior work has focused on improving FL's resource- and energy-efficiency by optimizing time-to-accuracy, it implicitly assumes all energy has the same carbon intensity and thus does not optimize carbon efficiency, i.e., work done per unit of carbon emitted. To address the problem, we design EcoLearn, which minimizes FL's carbon footprint without significantly affecting model accuracy or training time. EcoLearn achieves a favorable tradeoff by integrating carbon awareness into multiple aspects of FL training, including i) selecting clients with high data utility and low carbon, ii) provisioning more clients during the initial training rounds, and iii) mitigating stragglers by dynamically adjusting client over-provisioning based on carbon. We implement EcoLearn and its carbon-aware FL training policies in the Flower framework and show that it reduces the carbon footprint of training (by up to $10.8$$\times$) while maintaining model accuracy and training time (within $\sim$$1$\%) compared to state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning (FL)は、データ転送オーバーヘッドを低減し、データのプライバシを保護するために、エッジデバイスに機械学習(ML)トレーニングを分散する。
FLモデルトレーニングは数百のデバイスにまたがる可能性があるため、資源とエネルギーが集中しているため、かなりの炭素フットプリントを持つ。
重要なことは、エネルギーの炭素強度が場所によって大きく異なるため(60$\times$まで)、同じ量のエネルギーを使って同じデバイスでトレーニングするが、異なる場所では炭素排出量が広く異なる可能性がある。
以前の研究は、時間と精度を最適化することでFLの資源とエネルギー効率を改善することに重点を置いているが、すべてのエネルギーが同じ炭素強度を持つため、炭素効率、すなわち放出される炭素単位当たりの作業が最適化されないと暗黙的に仮定している。
この問題に対処するために,モデル精度やトレーニング時間に大きな影響を及ぼすことなく,FLの炭素フットプリントを最小限に抑えるEcoLearnを設計する。
EcoLearnは、炭素認識をFLトレーニングの複数の側面に統合することで、良好なトレードオフを達成する
一 高いデータ利用率及び低炭素のクライアントを選択すること。
二 初等訓練期間中に顧客を増員すること。
三 炭素に基づいてクライアントのオーバープロビジョンを動的に調整し、ストラグラーを緩和すること。
EcoLearnとそのカーボン対応FLトレーニングポリシーをFlowerフレームワークに実装し、トレーニングのカーボンフットプリント(最大10.8$\times$)を削減しつつ、モデルの精度とトレーニング時間($\sim$1$\%)を最先端のアプローチと比較して維持することを示した。
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