SFCによるマルチホップ分割学習の実現可能性に関する一検討

原 崇徳 笹部 昌弘

In 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集, 2025

Abstract

マルチホップ分割学習 (Multi-hop Split Learning: MSL) はグローバルモデルを複数のノードに分割・配置することで資源制約やデータ・プライバシの問題を緩和した分散学習を可能にする．本稿では，サービスチェイニング (Service Function Chaining: SFC) をMSLに適用することで，より柔軟な分散学習の実現を目指す．分割モデルをサービス機能 (Service Function: SF) とみなすと，SFCとMSLは類似しているが，後者の実現には，アプリケーション層でのデータ処理が必要になる点が大きく異なる．この問題に対し，SRv6と透過プロキシ (TPROXY) を組み合わせることで，クライアント側に変更を加えることなく動作可能な透過型SFとして分割モデルをSFC上で実現できる方式を新たに提案する．実証実験により，提案方式は従来型MSLと同程度の学習遅延を達成できることを示す．

Downloads

    Text Reference

    原 崇徳, 笹部 昌弘, SFCによるマルチホップ分割学習の実現可能性に関する一検討, 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集, B-6-21, pp.1, September 2025.

    BibTex Reference

    @article{hara25society,
    author = "原, 崇徳 and 笹部, 昌弘",
    title = "{SFCによるマルチホップ分割学習の実現可能性に関する一検討}",
    year = "2025",
    month = "September",
    journal = "電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集",
    volume = "B-6-21",
    pages = "1"
}