智能网卡优化联邦学习服务器的论据
摘要：在本文中，我们针对联邦学习中的网络处理负载问题，使用NVIDIA BlueField-2 DPU作为智能网卡，将联邦学习服务器卸载至DPU。通过使用DPDK进行任务划分和调度，将处理器核心专用于接收本地权重参数和发送全局参数。同时，通过利用DPU上的多个核心进行并行化处理，进一步提高了性能。此外，我们还实现了一种近似设计，通过消除计算线程之间的独占访问控制来进一步改善性能。实验结果表明，相较于主机CPU，基于DPU的联邦学习服务器可以提高执行时间1.32倍，且准确率损失可以忽略不计。
作者：Naoki Shibahara, Michihiro Koibuchi, Hiroki Matsutani
论文ID：2307.06561
分类：Distributed, Parallel, and Cluster Computing
分类简称：cs.DC
提交时间：2023-07-14