Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Αρχιτεκτονική συστημάτων βασισμένων σε αναδιατασσόμενη λογική (FPGA) για επιτάχυνση συνεργατικής μάθησης

Petrakos Emmanouil

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Το Federated Learning (FL) είναι μια αποκεντρωμένη μέθοδος εκπαίδευσης για εφαρμογές Μηχανικής Μάθησης, που μπορεί να εκμεταλλευτεί δεδομένα τα οποίαείναι μη προσβάσιμα από συμβατικές κεντρικοποιημένες μεθόδους, λόγω ανησυχιών περί προσωπικού απορρήτου και κυβερνοασφάλειας. Σχετικές έρευνες έχουνβελτιώσει και αξιολογήσει τις περισσότερες πτυχές του, αλλά γενικά λίγες από αυτές λαμβάνουν υπόψη το υποκείμενο υλικό, όπου λαμβάνει χώρα η εκπαίδευση.Αυτή η εργασία αποδεικνύει ότι, στο on-edge FL, οι πελάτες μπορούν να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά FPGAs για να επιταχύνουν την τοπική εκπαίδευση και τη συνολική FL διαδικασία. Καταρχάς, υλοποιήθηκε ένα FL σύστημα, ανεξάρτητο της υποκείμενης μεθόδου εκπαίδευσης και της υλοποίησής της. Μέσω αυτού,έγινε εις βάθος ανάλυση των επιδράσεων κάθε παραμέτρου του FL. Σύμφωνα με τα ευρήματα της, υλοποιήθηκε ένα Συνελυκτικό Νευρωνικό Δίκτυο σε FPGA,βελτιστοποιημένο για τον χώρο παραμέτρων όπου το FL είναι πιο αποτελεσματικό, και συνδέθηκε στο FL σύστημα.Μέσω μετρήσεων σε πραγματικό υλικό, η υλοποίηση βασισμένη σε FPGA εμφανίζει μια μέτρια επιτάχυνση στην τοπική εκπαίδευση (1,27×-1,44×) και στην συνολική FL διαδικασία (1,08×-1,20×), σε σύγκριση με αντίστοιχη υλοποίηση βασισμένη σε GPU, συναρτήσει της διασποράς των δεδομένων. Πιο εντυπωσιακά, καταναλώνει (16,35×-18,18×) λιγότερη ενέργεια. Τοιουτοτρόπως, η παρούσα εργασία παρέχει παραπάνω από μια μελέτη σκοπιμότητας συνδυασμού FL & PGAs, και μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως αφετηρία για μελλοντικές εργασίες ή ως μέτρο σύγκρισης.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες