HELCFL: High-Efficiency and Low-Cost Federated Learning in Heterogeneous Mobile-Edge Computing

计算机科学 GSM演进的增强数据速率 加速 联合学习 高效能源利用 边缘计算 移动设备 培训(气象学) 边缘设备 能源消耗 服务器 分布式计算 实时计算 人工智能 操作系统 云计算 电气工程 工程类 生态学 生物 物理 气象学
作者
Yangguang Cui,Kun Cao,Junlong Zhou,Tongquan Wei
标识
DOI:10.23919/date54114.2022.9774662
摘要

Federated Learning (FL), an emerging distributed machine learning (ML), empowers a large number of embedded devices (e.g., phones and cameras) and a server to jointly train a global ML model without centralizing user private data on a server. However, when deploying FL in a mobile-edge computing (MEC) system, restricted communication resources of the MEC system, heterogeneity and constrained energy of user devices have a severe impact on FL training efficiency. To address these issues, in this article, we design a distinctive FL framework, called HELCFL, to achieve high-efficiency and low-cost FL training. Specifically, by analyzing the theoretical foundation of FL, our HELCFL first develops a utility-driven and greedy-decay user selection strategy to enhance FL performance and reduce training delay. Subsequently, by analyzing and utilizing the slack time in FL training, our HELCFL introduces a device operating frequency determination approach to reduce training energy costs. Experiments verify that our HELCFL can enhance the highest accuracy by up to 43.45 %, realize the training speedup of up to 275.03%, and save up to 58.25% training energy costs compared to state-of-the-art baselines.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
orixero应助秋迎夏采纳,获得10
1秒前
liguanyu1078完成签到,获得积分10
2秒前
momoni完成签到 ,获得积分10
4秒前
范白容完成签到 ,获得积分0
4秒前
务实颜完成签到 ,获得积分10
4秒前
monthli完成签到,获得积分10
7秒前
烟火会翻滚完成签到,获得积分10
12秒前
英俊的铭应助Yunus采纳,获得10
17秒前
even完成签到 ,获得积分10
17秒前
会飞的猪完成签到,获得积分10
18秒前
i2stay完成签到,获得积分10
18秒前
panda完成签到,获得积分10
18秒前
sciforce完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
浩浩完成签到 ,获得积分10
22秒前
26秒前
29秒前
Yunus发布了新的文献求助10
30秒前
32秒前
dldldl完成签到,获得积分10
32秒前
xdmhv完成签到 ,获得积分10
34秒前
wwj1009完成签到 ,获得积分10
35秒前
秋迎夏发布了新的文献求助10
35秒前
yar应助aiyawy采纳,获得10
36秒前
华仔应助果粒多采纳,获得10
38秒前
Yunus完成签到,获得积分10
40秒前
jerry完成签到 ,获得积分10
41秒前
萌新完成签到 ,获得积分10
44秒前
48秒前
asdf完成签到,获得积分10
49秒前
52秒前
52秒前
资山雁完成签到 ,获得积分10
54秒前
果粒多发布了新的文献求助10
55秒前
为你钟情完成签到 ,获得积分10
57秒前
懒癌晚期完成签到,获得积分10
59秒前
张csc完成签到 ,获得积分10
1分钟前
一枝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
梦XING完成签到 ,获得积分10
1分钟前
舒适映寒完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968559
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513391
关于积分的说明 11167370
捐赠科研通 3248808
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794465
邀请新用户注册赠送积分活动 875116
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664