論文の概要: Snake Learning: A Communication- and Computation-Efficient Distributed Learning Framework for 6G

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03372v1
• Date: Mon, 6 May 2024 11:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 13:56:21.506473
• Title: Snake Learning: A Communication- and Computation-Efficient Distributed Learning Framework for 6G
• Title（参考訳）: Snake Learning: 6Gのためのコミュニケーションと計算効率の良い分散学習フレームワーク
• Authors: Xiaoxue Yu, Xingfu Yi, Rongpeng Li, Fei Wang, Chenghui Peng, Zhifeng Zhao, Honggang Zhang,
• Abstract要約: Snake Learning"は6Gネットワークのための費用対効果の高い分散学習フレームワークである。 モデルレイヤの指定された部分を個々のノード上で順次トレーニングする。 モデルトレーニングフェーズにおけるストレージ、メモリ、通信の要件を削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.384569776333873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the evolution towards 6G, integrating Artificial Intelligence (AI) with advanced network infrastructure emerges as a pivotal strategy for enhancing network intelligence and resource utilization. Existing distributed learning frameworks like Federated Learning and Split Learning often struggle with significant challenges in dynamic network environments including high synchronization demands, costly communication overheads, severe computing resource consumption, and data heterogeneity across network nodes. These obstacles hinder the applications of ubiquitous computing capabilities of 6G networks, especially in light of the trend of escalating model parameters and training data volumes. To address these challenges effectively, this paper introduces "Snake Learning", a cost-effective distributed learning framework. Specifically, Snake Learning respects the heterogeneity of inter-node computing capability and local data distribution in 6G networks, and sequentially trains the designated part of model layers on individual nodes. This layer-by-layer serpentine update mechanism contributes to significantly reducing the requirements for storage, memory and communication during the model training phase, and demonstrates superior adaptability and efficiency for both Computer Vision (CV) training and Large Language Model (LLM) fine-tuning tasks across homogeneous and heterogeneous data distributions.
• Abstract（参考訳）: 6Gへの進化の中で、ネットワークインテリジェンスとリソース利用を強化する重要な戦略として、AI(Artificial Intelligence)と高度なネットワークインフラストラクチャの統合が登場している。 Federated LearningやSplit Learningのような既存の分散学習フレームワークは、高い同期要求、コストのかかる通信オーバーヘッド、厳しいコンピューティングリソース消費、ネットワークノード間のデータの均一性など、動的ネットワーク環境における重大な課題に悩まされることが多い。 これらの障害は、6Gネットワークのユビキタスコンピューティング能力の応用を妨げる。 これらの課題を効果的に解決するために,コスト効率のよい分散学習フレームワークであるSnake Learningを紹介した。 具体的には、Snake Learningは6Gネットワークにおけるノード間計算能力とローカルデータ分散の不均一性を尊重し、個々のノード上でモデルレイヤの指定された部分を逐次訓練する。 このレイヤバイ層セルペンチン更新機構は、モデルトレーニングフェーズにおけるストレージ、メモリ、通信の要求を大幅に低減し、コンピュータビジョン(CV)トレーニングとLLM(Large Language Model)ファインチューニングタスクにおいて、均一なデータ分散と不均一なデータ分散の両方において、優れた適応性と効率性を示す。

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