論文の概要: P$^2$U: Progressive Precision Update For Efficient Model Distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22871v1
- Date: Sat, 28 Jun 2025 12:47:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.612231
- Title: P$^2$U: Progressive Precision Update For Efficient Model Distribution
- Title（参考訳）: P$^2$U: 効率的なモデル分散のためのプログレッシブ精度更新
- Authors: Homayun Afrabandpey, Hamed Rezazadegan Tavakoli,
- Abstract要約: この問題に対処するために,プログレッシブ精度更新(P$2$U)を提案する。
元の高精度モデルを送信する代わりに、P$2$Uは低ビット精度モデルを送信する。
P$2$Uは、精度、帯域幅使用量、レイテンシのトレードオフを一貫して達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3349787245442966
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Efficient model distribution is becoming increasingly critical in bandwidth-constrained environments. In this paper, we propose a simple yet effective approach called Progressive Precision Update (P$^2$U) to address this problem. Instead of transmitting the original high-precision model, P$^2$U transmits a lower-bit precision model, coupled with a model update representing the difference between the original high-precision model and the transmitted low precision version. With extensive experiments on various model architectures, ranging from small models ($1 - 6$ million parameters) to a large model (more than $100$ million parameters) and using three different data sets, e.g., chest X-Ray, PASCAL-VOC, and CIFAR-100, we demonstrate that P$^2$U consistently achieves better tradeoff between accuracy, bandwidth usage and latency. Moreover, we show that when bandwidth or startup time is the priority, aggressive quantization (e.g., 4-bit) can be used without severely compromising performance. These results establish P$^2$U as an effective and practical solution for scalable and efficient model distribution in low-resource settings, including federated learning, edge computing, and IoT deployments. Given that P$^2$U complements existing compression techniques and can be implemented alongside any compression method, e.g., sparsification, quantization, pruning, etc., the potential for improvement is even greater.
- Abstract（参考訳）: 帯域幅に制約のある環境では,効率的なモデル分散がますます重要になっている。
本稿では,この問題を解決するために,P$^2$U(Progressive Precision Update)というシンプルなアプローチを提案する。
元の高精度モデルを送信する代わりに、P$^2$Uは低ビット精度モデルを送信し、元の高精度モデルと送信された低精度バージョンとの差を表すモデル更新と組み合わせる。
小モデル(1～6百万のパラメータ)から大モデル(100万ドル以上のパラメータ)まで、さまざまなモデルアーキテクチャに関する広範な実験を行い、例えば、胸部X線、PASCAL-VOC、CIFAR-100といった3つの異なるデータセットを用いて、P$^2$Uは精度、帯域幅使用量、レイテンシのトレードオフを一貫して達成していることを示した。
さらに、帯域幅や起動時間が優先される場合、性能を著しく損なうことなく、アグレッシブな量子化(例:4ビット)が可能であることを示す。
これらの結果は、フェデレートラーニング、エッジコンピューティング、IoTデプロイメントを含む低リソース環境でのスケーラブルで効率的なモデル分散のための、効果的で実用的なソリューションとしてP$^2$Uを確立する。
P$^2$Uが既存の圧縮手法を補完し、例えば、スパシフィケーション、量子化、プルーニングなど、任意の圧縮手法と共に実装できることを考えると、改善の可能性がさらに高くなる。
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