論文の概要: FlexTrain: A Dynamic Training Framework for Heterogeneous Devices Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20457v2
• Date: Thu, 23 Nov 2023 09:58:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 02:53:13.314868
• Title: FlexTrain: A Dynamic Training Framework for Heterogeneous Devices Environments
• Title（参考訳）: FlexTrain: 異種デバイス環境のための動的トレーニングフレームワーク
• Authors: Mert Unsal, Ali Maatouk, Antonio De Domenico, Nicola Piovesan, Fadhel Ayed
• Abstract要約: FlexTrainは、トレーニングフェーズ中にさまざまなデバイスで利用可能な多様なストレージと計算リソースに対応するフレームワークである。 CIFAR-100データセットにおけるFlexTrainの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.165263783903216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As deep learning models become increasingly large, they pose significant challenges in heterogeneous devices environments. The size of deep learning models makes it difficult to deploy them on low-power or resource-constrained devices, leading to long inference times and high energy consumption. To address these challenges, we propose FlexTrain, a framework that accommodates the diverse storage and computational resources available on different devices during the training phase. FlexTrain enables efficient deployment of deep learning models, while respecting device constraints, minimizing communication costs, and ensuring seamless integration with diverse devices. We demonstrate the effectiveness of FlexTrain on the CIFAR-100 dataset, where a single global model trained with FlexTrain can be easily deployed on heterogeneous devices, saving training time and energy consumption. We also extend FlexTrain to the federated learning setting, showing that our approach outperforms standard federated learning benchmarks on both CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルが大きくなるにつれて、異種デバイス環境において大きな課題が生じる。 ディープラーニングモデルのサイズは、低消費電力またはリソース制約のデバイスにそれらをデプロイすることを難しくし、長い推論時間と高エネルギー消費をもたらす。 これらの課題に対処するため、トレーニング期間中に異なるデバイスで利用可能な多様なストレージと計算資源に対応するフレームワークFlexTrainを提案する。 FlexTrainは、デバイス制約を尊重し、通信コストを最小化し、多様なデバイスとのシームレスな統合を確保しながら、ディープラーニングモデルの効率的なデプロイを可能にする。 flextrainをトレーニングした単一のグローバルモデルをヘテロジニアスデバイスに簡単にデプロイでき、トレーニング時間とエネルギー消費を節約できるcifar-100データセット上でflextrainの有効性を実証する。 また、FlexTrainをフェデレーション学習環境に拡張し、CIFAR-10およびCIFAR-100データセットの標準フェデレーション学習ベンチマークよりも優れていることを示す。

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