Synergies Between Federated Learning and O-RAN: Towards an Elastic Virtualized Architecture for Multiple Distributed Machine Learning Services

要約

フェデレーテッド ラーニング (FL) は、最も一般的な分散機械学習手法です。
しかし、最新のワイヤレス ネットワーク上での FL の実装は、(i) ネットワーク状態のダイナミクス、および (ii) システム内の複数の FL サービス/タスクと他のネットワーク サービスの共存によって引き起こされる重要な課題に直面しています。これらは従来の研究では一緒に考慮されていませんでした。
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これらの課題を動機として、ダイナミック マルチサービス FL (DMS-FL) と呼ばれる、NextG ネットワーク上での汎用 FL パラダイムを導入します。
DMS-FL では、(i) FL サービス オペレータの蓄積、(ii) 無線リソースの断片化、および (iii) 信号強度の変動という 3 つの未調査の設計上の考慮事項を特定します。
私たちは、Elastic Virtualized FL (EV-FL) と呼ばれる新しい分散 ML アーキテクチャを提案することで、これらの設計上の考慮事項に対処するための最初の一歩を踏み出します。
EV-FL は、オープン RAN (O-RAN) システムの可能性を最大限に引き出し、FL サービスを実行するための柔軟なリソース プロビジョニング手法を導入します。
さらに、既存の FL アーキテクチャに (i) 仮想化、(ii) スケーラビリティ、および (iii) 弾力性という 3 つの側面を導入するマルチタイムスケールの FL 管理システムを構成します。
EV-FL の調査を通じて、私たちは将来の研究に向けた一連のオープンな研究の方向性を明らかにします。
最後に、EV-FL をシミュレーションして、無線リソースの節約と FL サービス間の公平性の向上における可能性を実証します。

要約(オリジナル)

Federated learning (FL) is the most popular distributed machine learning technique. However, implementation of FL over modern wireless networks faces key challenges caused by (i) dynamics of the network conditions and (ii) the coexistence of multiple FL services/tasks and other network services in the system, which are not jointly considered in prior works. Motivated by these challenges, we introduce a generic FL paradigm over NextG networks, called dynamic multi-service FL (DMS-FL). We identify three unexplored design considerations in DMS-FL: (i) FL service operator accumulation, (ii) wireless resource fragmentation, and (iii) signal strength fluctuations. We take the first steps towards addressing these design considerations by proposing a novel distributed ML architecture called elastic virtualized FL (EV-FL). EV-FL unleashes the full potential of Open RAN (O-RAN) systems and introduces an elastic resource provisioning methodology to execute FL services. It further constitutes a multi-time-scale FL management system that introduces three dimensions into existing FL architectures: (i) virtualization, (ii) scalability, and (iii) elasticity. Through investigating EV-FL, we reveal a series of open research directions for future work. We finally simulate EV-FL to demonstrate its potential in saving wireless resources and increasing fairness among FL services.

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