論文の概要: Energy-Efficient Dynamic Training and Inference for GNN-Based Network Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18706v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:17:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:37:22.731608
• Title: Energy-Efficient Dynamic Training and Inference for GNN-Based Network Modeling
• Title（参考訳）: GNNに基づくネットワークモデリングのためのエネルギー効率の良い動的トレーニングと推論
• Authors: Chetna Singhal, Yassine Hadjadj-Aoul,
• Abstract要約: 本稿では,文脈認識型ネットワークモデリングと予測のためのモデルトレーニングと推論フレームワークを提案する。 我々は、多くの計算ノードを持つマルチアプリケーションシステムを表現するために、三部グラフモデルを利用する。 本稿では、QAOを用いた制約付きグラフカットを適用し、GNNベースモデルの実現可能なエネルギー効率構成を見つけ、利用可能な計算ノードに配置し、ネットワークモデリングアプリケーション要求を満たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.049057348282933
• License:
• Abstract: Efficient network modeling is essential for resource optimization and network planning in next-generation large-scale complex networks. Traditional approaches, such as queuing theory-based modeling and packet-based simulators, can be inefficient due to the assumption made and the computational expense, respectively. To address these challenges, we propose an innovative energy-efficient dynamic orchestration of Graph Neural Networks (GNN) based model training and inference framework for context-aware network modeling and predictions. We have developed a low-complexity solution framework, QAG, that is a Quantum approximation optimization (QAO) algorithm for Adaptive orchestration of GNN-based network modeling. We leverage the tripartite graph model to represent a multi-application system with many compute nodes. Thereafter, we apply the constrained graph-cutting using QAO to find the feasible energy-efficient configurations of the GNN-based model and deploying them on the available compute nodes to meet the network modeling application requirements. The proposed QAG scheme closely matches the optimum and offers atleast a 50% energy saving while meeting the application requirements with 60% lower churn-rate.
• Abstract（参考訳）: 次世代大規模ネットワークにおける資源最適化とネットワーク計画には,効率的なネットワークモデリングが不可欠である。 キューイング理論に基づくモデリングやパケットベースのシミュレータといった従来の手法は、それぞれ仮定と計算コストのために効率が悪い。 これらの課題に対処するため,我々は,文脈認識型ネットワークモデリングと予測のためのモデルトレーニングと推論フレームワークとして,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた革新的なエネルギー効率の動的オーケストレーションを提案する。 我々は,GNNに基づくネットワークモデリングの適応的オーケストレーションのための量子近似最適化(QAO)アルゴリズムであるQAGを開発した。 我々は、多くの計算ノードを持つマルチアプリケーションシステムを表現するために、三部グラフモデルを利用する。 その後、ネットワークモデリングアプリケーション要件を満たすために、GNNベースのモデルの実現可能なエネルギー効率構成を見つけ、利用可能な計算ノードにデプロイするために、QAOを用いた制約付きグラフカットを適用した。 提案したQAG方式は最適値と密接に一致し,アプリケーション要件を60%低いチャーンレートで満たしながら,最大50%の省エネを提供する。

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