Avaliação de Desempenho de Aplicações de Aprendizado Federado em Redes de Acesso Compartilhadas - Cunha, Diogo M.; Guerra, Marco A.; Ciceri, Oscar J.; Fonseca, Nelson L. S. da; Astudillo, Carlos A. (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2025: Anais do XXIV Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de ComunicaçãoDO - 10.5753/wperformance.2025.9221, 2025)
O aprendizado federado (FL) permite treinar modelos de aprendizado de máquina (ML) por clientes distribuídos sem a necessidade de compartilhar seus dados locais com um servidor central (CS). Ao compartilhar somente os parâmetros locais dos modelos dos clientes, FL mitiga problemas de segurança e privacidade do treinamento tradicional de ML, reduzindo a exposição de dados sensíveis. No entanto, FL introduz uma nova classe de aplicações de rede, caracterizadas por troca de parâmetros frequentes e de grande tamanho, fazendo um uso significativo dos recursos de rede e computação, gerando desafios em situações com largura de banda e recursos de processamento limitados. Vários fatores estão diretamente relacionados à carga gerada na rede, como o tamanho do modelo e o número de clientes envolvidos. Embora a configuração desses parâmetros tenha como objetivo principal maximizar a precisão e a convergência do modelo, alcançar um equilíbrio entre a qualidade do modelo e os recursos de rede disponíveis é essencial. Este estudo analisa o impacto de diferentes aplicações de FL e seus parâmetros na rede de acesso. Para isso, foi desenvolvido um simulador de rede, e uma metodologia para gerar tráfego de FL a partir do simulador LEAF, que é um benchmark para aprendizado em ambientes federados. Os resultados da simulação mostram um aumento na latência do tráfego de FL à medida que o número de clientes aumenta ou o tamanho do batch diminui.