最小化能耗的联邦学习调度算法

Sep, 2022

Scheduling Algorithms for Federated Learning with Minimal Energy Consumption

Laércio Lima Pilla

TL;DR本文主要解决采用联邦学习模型时，如何通过控制工作负载分配，最小化异构设备上的能源消耗问题。作者提出了一种基于伪多项式的最优解决方案，并针对单调递增的情况提出了四种算法。

Abstract

federated learning (FL) has opened the opportunity for collaboratively training machine learning models on heterogeneous mobile or Edge devices while keeping local data private.With an increase in its adoption, a growing concern is related to its economic and environmental cost (as is

federated learning energy consumption heterogeneous devices workload distribution cost minimization

发现论文，激发创造

无线联邦学习中数据异构的分析与优化

本文针对数据异构性与无线资源分配相结合的无线联邦学习问题，提出了性能分析与优化的方法，在考虑数据异构性的同时，优化客户端调度、资源分配和本地训练轮数，通过实验验证了该算法在学习准确性和能量消耗方面的优势。

Aug, 2023

无线通信网络上的能效联邦学习

研究了基于无线通信网络的联邦学习中的能源有效传输和计算资源分配问题，并提出了一种迭代算法，以解决此优化问题，并通过数值结果表明了该算法相对于传统 FL 方法可将能源消耗降低高达 59.5％。

Nov, 2019

基于联合权重量化和无线传输的异构移动设备能效联邦学习

本文旨在将联邦学习引入未来无线网络的设计中，为了在移动设备上进行能源高效的联邦学习提出了一种新颖的无线传输和权重量化的联合设计方法。通过建立混合整数规划问题，制定了灵活的权重量化计划，以最小化所有移动设备的联邦学习总能耗（计算 + 传输），同时保证模型性能和训练延迟。通过大量的模拟实验，验证了该方案的有效性。

Dec, 2020

跨设备联邦学习的多任务智能调度

本研究提出了一个新颖的多工作联邦学习框架，通过智能调度方法实现了分散数据的并行训练过程，实验证明相比基线方法，其训练时间更快（最高可达 12.73 倍）且准确率更高（最高 46.4%）。

Nov, 2022

无线联邦学习中快速收敛的设备调度

本文以联邦学习为背景，提出一种联合带宽分配和设备调度问题的解决方案，该方案通过一个贪心算法和运行时间预算中定向分配宽带的优化模型实现，从而在模型精度和训练时间预算方面实现了最好的性能表现。

Nov, 2019

基于流数据的能效联合边缘学习：一种 Lyapunov 优化方法

通过动态调度和资源分配算法解决异构数据和时间变化目标函数下，在长期能量限制条件下，流式数据随机生成和资源可用性的固有随机性，并通过仿真结果验证了所提出方案相对于基准方案的学习性能和能效的提高。

May, 2024

无线网络异步多模型联邦学习：理论、建模和优化

本文提出了一种应用于多个下游任务的异步模型传输的联邦学习方法，通过引入调度张量来表征设备调度，并通过收敛性分析探究了资源分配、设备调度和个体模型状态等对机器学习性能的影响，进而通过非凸混合整数优化问题来调整资源分配和设备调度，以在能量消耗和性能之间达到高效平衡，并通过数值模拟揭示了该方法在模型性能和网络资源节约方面的优势。

May, 2023

受能量和延迟约束的自适应分散式联邦学习

在分布式学习中，为了解决参数聚合带来的通信开销和单点故障问题，本论文研究了如何有效利用有限资源以提高模型性能。我们通过优化本地训练轮次的数量和节能聚合方案，提出了一个解决方案，该方案在不同设备上实现了更好的性能表现，并消耗比传统聚合方案更少的能量。

Mar, 2024

无线网络上的联邦学习：收敛分析和资源分配

提出了一种处理异构用户设备数据的联邦学习算法，同时结合对微波资源分配问题的优化，实现了收敛速率和能耗之间的平衡，并用 Tensorflow 实验验证了该算法的理论分析和优化表现。

Oct, 2019

灵活的通讯压缩：面向异构移动边缘设备的能效联邦学习

本研究提出一种灵活的通信压缩控制方案，使得现代移动终端设备能够更加高效的参与大规模移动边缘设备的联合学习，进而在不影响学习性能的前提下节约能量消耗。

Dec, 2020