CoCo-Fed 메모리와 통신 효율적인 무선 엣지 연방 학습을 위한 통합 프레임워크
이 논문에서는 O-RAN 환경에서의 연방 학습(Federated Learning)을 최적화하기 위해 CoCo-Fed라는 새로운 압축 및 조합 기반 연방 학습 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 분산된 gNB들이 중앙 CPU의 관리 하에 대규모 모델을 공동으로 학습하도록 설계되었다. CoCo-Fed는 gNB에서 메모리를 효율적으로 사용하고, 백홀 링크를 통해 전송되는 데이터 양을 최소화하는 이중 단계 압축 메커니즘을 도입한다.
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AI 요약
