该论文提出了一个用于实时监测联邦学习系统能源和碳足迹影响的框架，并评估了不同的计算和通信高效联邦学习方法在能源消耗和碳排放方面的表现。研究结果表明，共识驱动的联邦学习实现可以限制碳排放，量化和稀疏化操作可以平衡学习性能和能源消耗，从而导致可持续的联邦学习设计。

该论文提出了一个用于实时监测联邦学习系统能源和碳足迹影响的框架，并评估了不同的计算和通信高效联邦学习方法在能源消耗和碳排放方面的表现。研究结果表明，共识驱动的联邦学习实现可以限制碳排放，量化和稀疏化操作可以平衡学习性能和能源消耗，从而导致可持续的联邦学习设计。