論文の概要: GreenDFL: a Framework for Assessing the Sustainability of Decentralized Federated Learning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20242v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 16:27:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:58:24.737722
• Title: GreenDFL: a Framework for Assessing the Sustainability of Decentralized Federated Learning Systems
• Title（参考訳）: GreenDFL: 分散型フェデレーション学習システムの持続可能性を評価するフレームワーク
• Authors: Chao Feng, Alberto Huertas Celdrán, Xi Cheng, Gérôme Bovet, Burkhard Stiller,
• Abstract要約: 分散フェデレートラーニング(DFL)は、集中的なデータアグリゲーションなしに協調的なモデルトレーニングを可能にする新興パラダイムである。 本研究の目的は、エネルギー消費と二酸化炭素排出量に影響を与える要因を分析し、DFLシステムの持続可能性を評価することである。 ノード選択アルゴリズムやアグリゲーション手法など,サステナビリティを考慮した最適化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.70484592973223
• License:
• Abstract: Decentralized Federated Learning (DFL) is an emerging paradigm that enables collaborative model training without centralized data aggregation, enhancing privacy and resilience. However, its sustainability remains underexplored, as energy consumption and carbon emissions vary across different system configurations. Understanding the environmental impact of DFL is crucial for optimizing its design and deployment. This study aims to assess the sustainability of DFL systems by analyzing factors that influence energy consumption and carbon emissions. Additionally, it proposes sustainability-aware optimization strategies, including a node selection algorithm and an aggregation method, to reduce the environmental footprint of DFL without compromising model performance. The proposed framework, named GreenDFL, systematically evaluates the impact of hardware accelerators, model architecture, communication medium, data distribution, network topology, and federation size on sustainability. Empirical experiments are conducted on multiple datasets using different system configurations, measuring energy consumption and carbon emissions across various phases of the DFL lifecycle. Results indicate that local training dominates energy consumption and carbon emissions, while communication has a relatively minor impact. Optimizing model complexity, using GPUs instead of CPUs, and strategically selecting participating nodes significantly improve sustainability. Additionally, deploying nodes in regions with lower carbon intensity and integrating early stopping mechanisms further reduce emissions. The proposed framework provides a comprehensive and practical computational approach for assessing the sustainability of DFL systems. Furthermore, it offers best practices for improving environmental efficiency in DFL, making sustainability considerations more actionable in real-world deployments.
• Abstract（参考訳）: Decentralized Federated Learning(DFL)は、集中データアグリゲーションなしで協調的なモデルトレーニングを可能にし、プライバシとレジリエンスを向上する新興パラダイムである。 しかし、エネルギー消費と二酸化炭素排出量はシステム構成によって異なるため、その持続可能性はまだ探索されていない。 DFLの環境影響を理解することは、設計と展開の最適化に不可欠である。 本研究の目的は、エネルギー消費と二酸化炭素排出量に影響を与える要因を分析し、DFLシステムの持続可能性を評価することである。 さらに,ノード選択アルゴリズムとアグリゲーション手法を含むサステナビリティを考慮した最適化手法を提案し,モデル性能を損なうことなくDFLの環境フットプリントを削減する。 提案するフレームワークはGreenDFLと呼ばれ,ハードウェアアクセラレータ,モデルアーキテクチャ,通信媒体,データ分散,ネットワークトポロジ,フェデレーションサイズが持続可能性に与える影響を体系的に評価する。 異なるシステム構成を用いて複数のデータセット上で実験を行い、DFLライフサイクルの様々なフェーズにわたるエネルギー消費と二酸化炭素排出量を測定した。 その結果、局所的な訓練がエネルギー消費と二酸化炭素排出量を支配しているのに対し、コミュニケーションは比較的少なすぎることが示唆された。 モデル複雑性の最適化、CPUの代わりにGPUの使用、参加ノードの戦略的選択は、サステナビリティを著しく向上させる。 さらに、炭素強度の低い領域にノードを配置し、早期停止機構を統合することで、排出を減らすことができる。 提案するフレームワークは,DFLシステムの持続可能性を評価するための包括的で実用的な計算手法を提供する。 さらに、DFLの環境効率を改善するためのベストプラクティスを提供し、サステナビリティの考慮を現実の展開においてより実用的なものにしている。

関連論文リスト

• Gen-DFL: Decision-Focused Generative Learning for Robust Decision Making [48.62706690668867]
  意思決定型生成学習(Gen-DFL)は、生成モデルを利用して不確実性を適応的にモデル化し、意思決定品質を向上させる新しいフレームワークである。 本論文は,Gen-DFLが従来のDFLと比較して,最悪の性能バウンダリを改善できることを理論的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-08T06:52:11Z)
• A Carbon Tracking Model for Federated Learning: Impact of Quantization and Sparsification [5.341266334051207]
  フェデレートラーニング(FL)手法は効率的なコミュニケーション技術を採用し、エッジデバイスに機械学習タスクを分散させる。 本稿では,FLシステムのエネルギーおよび炭素フットプリントへの影響をリアルタイムにモニタリングするためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T07:20:03Z)
• Efficiency Pentathlon: A Standardized Arena for Efficiency Evaluation [82.85015548989223]
  Pentathlonは、モデル効率の総合的で現実的な評価のためのベンチマークである。 Pentathlonは、モデルライフサイクルにおける計算の大部分を占める推論に焦点を当てている。 レイテンシ、スループット、メモリオーバーヘッド、エネルギー消費など、さまざまな効率面をターゲットにしたメトリクスが組み込まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T01:05:33Z)
• A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Anomaly Detection in Industrial Environments: Performance and Environmental Impact [62.997667081978825]
  本研究は,環境の持続可能性を考慮した高性能機械学習モデルの要求に応えることを目的としている。 Decision TreesやRandom Forestsといった従来の機械学習アルゴリズムは、堅牢な効率性とパフォーマンスを示している。 しかし, 資源消費の累積増加にもかかわらず, 最適化された構成で優れた結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T15:18:00Z)
• A Safe Genetic Algorithm Approach for Energy Efficient Federated Learning in Wireless Communication Networks [53.561797148529664]
  フェデレートラーニング(FL)は、従来の集中型アプローチとは対照的に、デバイスが協調的にモデルトレーニングを行う分散技術として登場した。 FLの既存の取り組みにもかかわらず、その環境影響は、無線ネットワークへの適用性に関するいくつかの重要な課題が特定されているため、まだ調査中である。 現在の研究は遺伝的アルゴリズム(GA)アプローチを提案しており、FLプロセス全体のエネルギー消費と不要な資源利用の両方を最小化することを目標としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T13:10:38Z)
• Green Federated Learning [7.003870178055125]
  Federated Learning(FL)は、分散エンティティのデータを使用して集中型モデルをトレーニングする機械学習技術である。 FLは、多様なエネルギー源を持つ数億ものグローバル分散エンドユーザーデバイスを活用することができる。 提案するグリーンFLの概念は, FLパラメータを最適化し, 二酸化炭素排出量を最小化するための設計選択を行うものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-26T02:23:38Z)
• An Energy and Carbon Footprint Analysis of Distributed and Federated Learning [42.37180749113699]
  古典的で中央集権的な人工知能(AI)手法では、生産者(センサー、マシン)からエネルギー空腹のデータセンターへデータを移動する必要がある。 このような高エネルギーコストを緩和する新たな代替手段は、デバイス間で学習タスクを効率的に分散またはフェデレートすることを提案している。 本稿では,分散学習におけるエネルギーおよび炭素フットプリントの分析のための新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T13:28:49Z)
• A Framework for Energy and Carbon Footprint Analysis of Distributed and Federated Edge Learning [48.63610479916003]
  本稿では,分散学習政策の環境フットプリントに影響を与える要因を概説し,分析する。 バニラとコンセンサスによって駆動される分散FLポリシーの両方をモデル化する。 その結果、flは低ビット/ジュール効率を特徴とするワイヤレスシステムにおいて、顕著なエンドツーエンドの省エネ(30%-40%)が可能となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-18T16:04:42Z)
• A first look into the carbon footprint of federated learning [19.733846321425975]
  本稿では,フェデレートラーニングにおける炭素フットプリントの体系的研究について述べる。 構成によっては、FLは集中型機械学習よりも最大2桁の炭素を放出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T16:08:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。