論文の概要: FedComLoc: Communication-Efficient Distributed Training of Sparse and Quantized Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09904v2
• Date: Wed, 10 Sep 2025 01:18:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:51.906725
• Title: FedComLoc: Communication-Efficient Distributed Training of Sparse and Quantized Models
• Title（参考訳）: FedComLoc:スパースモデルと量子化モデルのコミュニケーション効率の良い分散トレーニング
• Authors: Kai Yi, Georg Meinhardt, Laurent Condat, Peter Richtárik,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、異種クライアントがローカルにプライベートデータを処理し、中央サーバーと対話できるというユニークな特徴から、注目を集めている。 FLにおける重要なボトルネックは通信コストです。 我々の研究は、FLにおける通信複雑性の低減を推進した革新的なScaffnewアルゴリズムにインスパイアされている。 我々はFedComLocを導入し、実用的で効果的な圧縮をScaffnewに統合し、通信効率をさらに高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.13056951033747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has garnered increasing attention due to its unique characteristic of allowing heterogeneous clients to process their private data locally and interact with a central server, while being respectful of privacy. A critical bottleneck in FL is the communication cost. A pivotal strategy to mitigate this burden is Local Training, which involves running multiple local stochastic gradient descent iterations between communication phases. Our work is inspired by the innovative Scaffnew algorithm, which has considerably advanced the reduction of communication complexity in FL. We introduce FedComLoc (Federated Compressed and Local Training), integrating practical and effective compression into Scaffnew to further enhance communication efficiency. Extensive experiments, using the popular TopK compressor and quantization, demonstrate its prowess in substantially reducing communication overheads in heterogeneous settings.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、不均一なクライアントが、プライバシーを尊重しつつ、プライベートデータをローカルに処理し、中央サーバーとやり取りできるようにするというユニークな特徴から、注目を集めている。 FLにおける重要なボトルネックは通信コストです。 この負担を軽減するための重要な戦略は、通信フェーズ間で複数の局所確率勾配降下イテレーションを実行するローカルトレーニングである。 我々の研究は,FLにおける通信複雑性の低減を著しく進めた,革新的なScaffnewアルゴリズムに触発されている。 我々は,FedComLoc(Federated Compressed and Local Training)を導入し,Scaffnewに実用的で効果的な圧縮を統合し,コミュニケーション効率をさらに向上させる。 一般的なTopK圧縮機と量子化を用いた広汎な実験は、不均一な環境での通信オーバーヘッドを大幅に削減する技術を示している。

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