Distributed Model Training based on Data Parallelism in Edge Computing-enabled Elastic Optical Networks

Li, Yajie ; Zeng, Zebin ; et al.

2021

unknown

IEEE The emergence of edge computing provides an effective solution to execute distributed model training (DMT). The deployment of training data among edge nodes affects the training efficiency and network resource usage. This letter aims for the efficient provisioning of DMT services by optimizing the partition and distribution of training data in edge computing-enabled optical networks. An integer linear programming (ILP) model and a data parallelism deployment algorithm (DPDA) are proposed to solve this problem. The performance of the proposed approaches is evaluated through simulation. Simulation results show that the proposed algorithm can deploy more DMT services compared with benchmark.

Titel:	Distributed Model Training based on Data Parallelism in Edge Computing-enabled Elastic Optical Networks
Autor/in / Beteiligte Person:	Li, Yajie ; Zeng, Zebin ; Li, Jun ; Yan, Boyuan ; Zhao, Yongli ; Zhang, Jie
Link:	https://doi.org/10.1109/LCOMM.2020.3041453 https://research.chalmers.se/en/publication/521117
Veröffentlichung:	2021
Medientyp:	unknown
DOI:	10.1109/LCOMM.2020.3041453
Schlagwort:	Computer Engineering Communication Systems Computer Science edge computing Parallel processing optical networks distributed model training Training Task analysis Data models Data parallelism Training data Computational modeling Optical fiber networks
Sonstiges:	Nachgewiesen in: BASE Sprachen: unknown Collection: Chalmers research (Chalmers University of Technology, Gothemborg / Chalmers Tekniska Högskola) Document Type: other/unknown material File Description: text Language: unknown

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