Communication Efficient Compressed and Accelerated Federated Learning in Open RAN Intelligent Controllers
Notice bibliographique
Résumé
The disaggregated and hierarchical architecture of Open Radio Access Network (ORAN) with openness paradigm promises to deliver the ever demanding 5G services. Meanwhile, it also faces new challenges for the efficient deployment of Machine Learning (ML) models. Although ORAN has been designed with built-in Radio Intelligent Controllers (RIC) providing the capability of training ML models, traditional centralized learning methods may be no longer appropriate for the RICs due to privacy issues, computational burden, and communication overhead. Recently, Federated Learning (FL), a powerful distributed ML training, has emerged as a new solution for training models in ORAN systems. 5G use cases such as meeting the network slice Service Level Agreement (SLA) and Key Performance Indicator (KPI) monitoring for the smart radio resource management can greatly benefit from the FL models. However, training FL models efficiently in ORAN system is a challenging issue due to the stringent deadline of ORAN control loops, expensive compute resources, and limited communication bandwidth. Moreover, to deliver Grade of Service (GoS), the trained ML models must converge with acceptable accuracy. In this paper, we propose a second order gradient descent based FL training method named MCORANFed that utilizes compression techniques to minimize the communication cost and yet converges at a faster rate than state-of-the-art FL variants. We formulate a joint optimization problem to minimize the overall resource cost and learning time, and then solve it by the decomposition method. Our experimental results prove that MCORANFed is communication efficient with respect to ORAN system, and outperforms FL methods like MFL, FedAvg, and ORANFed in terms of costs and convergence rate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».