ネットワーク・プログラマビリティ/ソフトウェア化により，機械学習 (Machine Learning: ML) による高 度なトラヒック処理が可能となりつつある.Programming Protocol-independent Packet Processors (P4) スイッチに ML を搭載することで，高速かつ高度なネットワーク内推論 (In-Network Inference: INI) を実現する方式が広く検討されて いる一方で，ネットワークエッジへの展開には導入・管理コストが障壁となりうる.本研究では，Linux カーネルでサ ポートされた extended Berkeley Packet Filter (eBPF), eXpress Data Path (XDP), AF_XDP に着目し，ネットワークエッジ に適用可能な INI の実現可能性を検討する.具体的には，カーネル空間上で直接動作する eBPF と XDP においては， 安全性の観点でいくつかのプログラミング制約が設けられているが，これらの制に対処するために量子化を適用した ニューラルネットワーク (Neural Network: NN) を eBPF/XDP プログラムに適用する.一方で，AF XDP はカーネル空 間からユーザ空間への高速なパケット転送とユーザ空間での推論処理の組み合わせを可能とする.実証実験を通して， eBPF, XDP, AF_XDP を活用した INI のパケット処理効率と推論精度を評価するとともに，本提案の応用領域について 議論する.
原 崇徳, 笹部 昌弘, [依頼講演] eBPF/XDP/AF\_XDP を活用したネットワーク内推論, 電子情報通信学会技術研究報告（コミュニケーションクオリティ研究会）, 124(90), pp.54-55, June 2024.
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