分布式张量在MIMO通道上的即时通信与计算
摘要：分布式张量分解（DTD）是一种基本的数据分析技术，用于从分布在边缘设备上的高维多属性数据集中提取潜在重要属性。传统的无线实现遵循一次性的方法，首先使用局部数据在设备上计算本地结果，然后使用诸如空中计算（AirComp）之类的通信高效技术将它们聚合到服务器进行全局计算。这种实现面临存储和计算能力有限以及链路中断的问题，促使我们在这项工作中提出了即时通信和计算（FlyCom$^2$）框架。所提出的框架通过利用随机草图技术实现了低复杂度的流计算，并通过渐进上传和多输入多输出（MIMO）AirComp的集成实现了渐进的全局聚合。为了开发FlyCom$^2$，设计了一个即时子空间估计器，用于使用服务器上累积的实时草图生成分解的在线估计。通过使用扰动理论和测度集中推导出确定性和概率误差界来评估其性能。两个结果都表明，分解误差与服务器收到的草图观测总数呈反比。为了进一步控制误差对噪声的影响，我们提出了一个基于阈值的方案，在服务器上选择一组足够可靠的收到的草图进行DTD。实验结果验证了所提出的选择算法的性能提升，并表明与一次性方法相比，所提出的FlyCom$^2$在除了大的特征值间隔的情况下，实现了相当的分解准确性，同时显著降低了设备的复杂度成本。
作者：Xu Chen, Erik G. Larsson, Kaibin Huang
论文ID：2302.14297
分类：Distributed, Parallel, and Cluster Computing
分类简称：cs.DC
提交时间：2023-05-16