マルチホップ分割推論・学習のためのサービスチェイニングの設計・実装・評価

原 崇徳 笹部 昌弘

In 電子情報通信学会技術研究報告（ネットワークシステム研究会）, 2025

Abstract

サービスチェイニング (Service Function Chaining: SFC) では，トラヒックが事前に定義されたサービス機能の列からなるサービスパスを通過することで，任意のネットワークサービスを実現できる．本稿では，分割された部分モデルをサービス機能としてみなすことで，サービスパスの通過によるグローバルモデルの実行を可能とする，マルチホップ分割推論 (Multi-hop Split Inference: MSI) のためのSFCアーキテクチャを提案する．提案アーキテクチャでは，部分モデルを実行するNeural Service Function (NSF)を透過的TCPプロキシとして実現し，SRv6とeBPFに基づくSFCプロキシと統合することで，既存アプリケーションとの互換性を維持しながら，動的かつ効率的な通信経路上での推論を可能とする．さらに，提案アーキテクチャをマルチホップ分割学習 (Multi-hop Split Learning: MSL) に拡張するために，学習タスクに必要な双方向通信にSFCを適用する．評価実験より，提案アーキテクチャが，リアルタイム性の高いMSIの実現に対して特に有効であることを示す．

Downloads

    Text Reference

    原 崇徳, 笹部 昌弘, マルチホップ分割推論・学習のためのサービスチェイニングの設計・実装・評価, 電子情報通信学会技術研究報告（ネットワークシステム研究会）, 125(225), pp.31-36, October 2025.

    BibTex Reference

    @article{hara25ns,
    author = "原, 崇徳 and 笹部, 昌弘",
    title = "{マルチホップ分割推論・学習のためのサービスチェイニングの設計・実装・評価}",
    year = "2025",
    month = "October",
    journal = "電子情報通信学会技術研究報告（ネットワークシステム研究会）",
    volume = "125",
    number = "225",
    pages = "31--36",
    publisher = "電子情報通信学会"
}