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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20242v2
• Date: Fri, 07 Mar 2025 08:04:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:23:21.049557
• 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: Decentralized Federated Learning(DFL)は、集中的なデータやモデル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、DFLシステムの持続可能性を評価するための総合的かつ運用的なフレームワークを開発することである。 提案したGreenDFL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践的なアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.70484592973223
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• Abstract: Decentralized Federated Learning (DFL) is an emerging paradigm that enables collaborative model training without centralized data and model 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 work aims to develop a comprehensive and operational framework for assessing the sustainability of DFL systems. To address it, this work provides a systematic method for quantifying energy consumption and carbon emissions, offering insights into improving the sustainability of DFL. This work proposes GreenDFL, a fully implementable framework that has been integrated into a real-world DFL platform. GreenDFL systematically analyzes the impact of various factors, including hardware accelerators, model architecture, communication medium, data distribution, network topology, and federation size, on the sustainability of DFL systems. Besides, a sustainability-aware aggregation algorithm (GreenDFL-SA) and a node selection algorithm (GreenDFL-SN) are developed to optimize energy efficiency and reduce carbon emissions in DFL training. Empirical experiments are conducted on multiple datasets, measuring energy consumption and carbon emissions at different phases of the DFL lifecycle. The proposed GreenDFL provides a comprehensive and practical 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、集中的なデータやモデルの集約なしに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、DFLシステムの持続可能性を評価するための総合的かつ運用的なフレームワークを開発することである。 本研究は、エネルギー消費と二酸化炭素排出量を定量化する体系的な方法を提供し、DFLの持続可能性を改善するための洞察を提供する。 この研究は、現実のDFLプラットフォームに統合された完全に実装可能なフレームワークであるGreenDFLを提案する。 GreenDFLは、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など、さまざまな要因がDFLシステムの持続可能性に与える影響を体系的に分析する。 さらに, 持続可能性を考慮したアグリゲーションアルゴリズム (GreenDFL-SA) とノード選択アルゴリズム (GreenDFL-SN) を開発し, エネルギー効率を最適化し, 炭素排出量を削減する。 複数のデータセットで実験を行い、DFLライフサイクルの異なるフェーズにおけるエネルギー消費と二酸化炭素排出量を測定した。 提案したGreenDFL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践的なアプローチを提供する。 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。

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