Large-scale distributed machine learning framework with edge devices

• Project/Area Number: 24KJ0948
• Research Category: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 国内
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 橋本 智洋 東京大学, 先端科学技術研究センター, 特別研究員(DC1)
• Project Period (FY): 2024-04-23 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥2,400,000 (Direct Cost: ¥2,400,000); Fiscal Year 2026: ¥400,000 (Direct Cost: ¥400,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000); Fiscal Year 2024: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)

Outline of Research at the Start

本研究では、PCやスマートフォン等のエッジデバイスをオンラインでサーバと接続し、その計算資源およびデータを利用する大規模な分散機械学習システムを構築する技術の開発を行う。具体的には、(1) Webブラウザを利用した分散計算のシステム構築および効率的なデバイス利用のアルゴリズム開発、(2) 1,000台以上の規模のデバイスにスケールさせるための機械学習モデル統合アルゴリズムの開発、の二点を中心に取り組む。計算機性能およびデータ利用の両面から、従来の計算サーバを利用した訓練システムに対する利点を示すと同時に、従来は利用が難しいエッジデバイスの計算能力を大規模計算に応用可能にすることを目指す。