論文の概要: Online Client Scheduling and Resource Allocation for Efficient Federated Edge Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10833v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 01:56:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 19:24:58.851870
• Title: Online Client Scheduling and Resource Allocation for Efficient Federated Edge Learning
• Title（参考訳）: 効率的なフェデレーションエッジ学習のためのオンラインクライアントスケジューリングとリソース割り当て
• Authors: Zhidong Gao, Zhenxiao Zhang, Yu Zhang, Tongnian Wang, Yanmin Gong, Yuanxiong Guo,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスが生データを共有せずに、機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 しかし、電力、帯域幅などの制約のあるリソースを持つモバイルエッジネットワーク上にFLをデプロイすることは、高いトレーニングレイテンシと低いモデルの精度に悩まされる。 本稿では,資源制約と不確実性の下で,モバイルエッジネットワーク上でのFLの最適なクライアントスケジューリングとリソース割り当てについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.451084740123198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) enables edge devices to collaboratively train a machine learning model without sharing their raw data. Due to its privacy-protecting benefits, FL has been deployed in many real-world applications. However, deploying FL over mobile edge networks with constrained resources such as power, bandwidth, and computation suffers from high training latency and low model accuracy, particularly under data and system heterogeneity. In this paper, we investigate the optimal client scheduling and resource allocation for FL over mobile edge networks under resource constraints and uncertainty to minimize the training latency while maintaining the model accuracy. Specifically, we first analyze the impact of client sampling on model convergence in FL and formulate a stochastic optimization problem that captures the trade-off between the running time and model performance under heterogeneous and uncertain system resources. To solve the formulated problem, we further develop an online control scheme based on Lyapunov-based optimization for client sampling and resource allocation without requiring the knowledge of future dynamics in the FL system. Extensive experimental results demonstrate that the proposed scheme can improve both the training latency and resource efficiency compared with the existing schemes.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスが生データを共有せずに、機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 プライバシー保護の利点のため、FLは多くの現実世界のアプリケーションにデプロイされている。 しかし、電力、帯域幅、計算などの制約のあるリソースを持つ移動エッジネットワーク上にFLをデプロイすることは、特にデータとシステムの不均一性の下で、高いトレーニング遅延と低いモデルの精度に悩まされる。 本稿では,モデルの精度を維持しつつ,トレーニング遅延を最小限に抑えるために,資源制約と不確実性の下で,モバイルエッジネットワーク上でのFLの最適クライアントスケジューリングとリソース割り当てについて検討する。 具体的には、クライアントサンプリングがFLにおけるモデル収束に与える影響を解析し、不均一なシステムリソースと不確実なシステムリソースの下でのランニング時間とモデル性能のトレードオフを捉える確率的最適化問題を定式化する。 そこで本稿では,Lyapunovをベースとしたクライアントサンプリングとリソース割り当ての最適化に基づくオンライン制御方式を,FLシステムにおける将来のダイナミクスの知識を必要とせずにさらに発展させる。 大規模な実験結果から,提案手法は既存の方式と比較してトレーニングの待ち時間と資源効率を両立させることができることが示された。

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