論文の概要: Energy-Efficient Federated Edge Learning with Streaming Data: A Lyapunov Optimization Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12046v1
- Date: Mon, 20 May 2024 14:13:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 13:05:04.715350
- Title: Energy-Efficient Federated Edge Learning with Streaming Data: A Lyapunov Optimization Approach
- Title（参考訳）: ストリーミングデータを用いたエネルギー効率の良いフェデレーションエッジ学習:リアプノフ最適化手法
- Authors: Chung-Hsuan Hu, Zheng Chen, Erik G. Larsson,
- Abstract要約: 本研究では,長期エネルギー制約下でのデータ到着や資源の可利用性に固有のランダム性に対処する動的スケジューリングと資源割当アルゴリズムを開発した。
提案アルゴリズムは, デバイススケジューリング, 計算容量調整, 帯域幅の割り当ておよび各ラウンドの送信電力を適応的に決定する。
本手法の有効性をシミュレーションにより検証し,ベースライン方式と比較して学習性能とエネルギー効率が向上したことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.00679567444125
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) has received significant attention in recent years for its advantages in efficient training of machine learning models across distributed clients without disclosing user-sensitive data. Specifically, in federated edge learning (FEEL) systems, the time-varying nature of wireless channels introduces inevitable system dynamics in the communication process, thereby affecting training latency and energy consumption. In this work, we further consider a streaming data scenario where new training data samples are randomly generated over time at edge devices. Our goal is to develop a dynamic scheduling and resource allocation algorithm to address the inherent randomness in data arrivals and resource availability under long-term energy constraints. To achieve this, we formulate a stochastic network optimization problem and use the Lyapunov drift-plus-penalty framework to obtain a dynamic resource management design. Our proposed algorithm makes adaptive decisions on device scheduling, computational capacity adjustment, and allocation of bandwidth and transmit power in every round. We provide convergence analysis for the considered setting with heterogeneous data and time-varying objective functions, which supports the rationale behind our proposed scheduling design. The effectiveness of our scheme is verified through simulation results, demonstrating improved learning performance and energy efficiency as compared to baseline schemes.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、ユーザセンシティブなデータを開示することなく、分散クライアント間で機械学習モデルの効率的なトレーニングを効果的に行うという利点から、近年大きな注目を集めている。
具体的には、FEEL(Federated Edge Learning)システムにおいて、無線チャネルの時間変化の性質は、通信プロセスにおいて避けられないシステムダイナミクスを導入し、トレーニングのレイテンシとエネルギー消費に影響を与える。
本研究では,新たなトレーニングデータサンプルをエッジデバイスで時間とともにランダムに生成するストリーミングデータシナリオについても検討する。
我々のゴールは、長期エネルギー制約下でのデータ到着や資源の可利用性に固有のランダム性に対処する動的スケジューリングと資源割り当てアルゴリズムを開発することである。
そこで我々は,確率的ネットワーク最適化問題を定式化し,Lyapunovのドリフト・プラス・ペナルティ・フレームワークを用いて動的資源管理設計を実現する。
提案アルゴリズムは, デバイススケジューリング, 計算容量調整, 帯域幅の割り当ておよび各ラウンドの送信電力を適応的に決定する。
提案するスケジューリング設計の背景にある理論的根拠を裏付ける,異種データと時間変化目的関数を用いた考察環境の収束解析を行う。
本手法の有効性をシミュレーションにより検証し,ベースライン方式と比較して学習性能とエネルギー効率が向上したことを示す。
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