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關於“手機移動端聯邦學習的能耗問題”學術報告的通知

2022年08月12日  點擊:[]

報告題目:手機移動端聯邦學習的能耗問題

報告人:王聰 喬治梅森大學

報告時間:2022年8月15日19:00-20:00

報告形式:騰訊會議 ID:682 983 709

報告摘要:

聯邦學習作為一種新的隱私保護方法,被逐漸推廣到移動端。然而,移動端的能耗是聯邦學習不可忽略的重要一環。研究提出利用ARM處理器的CPU大小核微架構來同時執行前台應用與後台訓練的同時運行,從而達到全局省電的效果。研究通過實驗發現將訓練置於安卓後台的CPU小核上,如果同時在前台大核上運行一個應用,能節約40-50%的電池耗電。不過前台的應用是未知的,決定何時啟動訓練來匹配最佳的前端應用,並且避免等待時間過長,從而造成梯度的上傳延時—解決這兩點矛盾成為了極大挑戰。研究提出了利用非同步的梯度更新(Asynchronous Stochastic Gradient Descent),並基於李雅普諾夫在線優化框架來尋找一個合適的前台應用,同時運行後台訓練和應用進行在線優化匹配。在不同的手機和開發板的實驗顯示,提出的方案能夠達到60%的節電以及近3倍的全局收斂加速。

報告人簡介:

王聰,現任美國喬治梅森大學,網絡安全係助理教授。2008年本科畢業於香港中文大學訊息工程係,2016年獲得紐約州立大學石溪分校博士學位,2017年-2021年擔任歐道明大學計算機係助理教授。主要研究邊緣與移動計算中的安全隱私、性能優化和能耗等問題。共發表CCFA/B類期刊及會議30餘篇,主持多個美國國家自然基金麵上項目,其中包括NSF CAREER Award。所指導的博士生被美國微軟研究院聘用。

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