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講演抄録/キーワード
講演名 2023-05-19 09:45
Split Computingの実機を用いた実験評価
依田光仁太田翔己前島航太小寺奏怜堀川裕太郎西尾理志東工大)・福井公三エースコードSeMI2023-12
抄録 (和) SC (Split computing)と呼ばれるDNN(Deep Neural Network)を用いた推論が注目を集めている.
SCは,IoT機器などのリソースに制約のあるデバイスとサーバを連携して実現するための技術である.従来の機械学習アプリケーションでは,データを取得したデバイスで推論処理を実行するオンデバイス型や,デバイスからクラウド/エッジサーバにデータを送信し処理するクラウド/エッジ型が用いられてきた.しかし,オンデバイス型では,デバイスの計算能力が低い場合に大きな処理遅延が発生し,クラウド/エッジ型では生の観測データを送信するため個人情報流出のリスクがある.SCではデバイスとエッジサーバが協調してDNNを用いた推論処理を行うことで処理遅延や個人情報流出のリスクを低減する.我々はSCをDockerコンテナを用いた仮想端末上に実装しTCコマンドによるネットワークエミュレーションを用いた実験評価を行った.具体的には,学習モデルの管理と推論指示を行うクラウドサーバと,分散推論処理を実行するエッジサーバおよびIoTデバイスの3種類のノードを定義し,任意の分割点によるSCや送信データを圧縮する機能を実装した.実験によりパケット損失率が大きいとき分割点を変えることで遅延や精度が変化することを示した. 
(英) Machine learning (ML) inference using Deep Neural Network (DNN) with a technique called Split Computing (SC) has attracted attention. SC is a technology for realizing ML applications by coordinating devices with resource-constrained IoT devices and servers. Conventional ML applications have used on-device types, in which inference processing is performed on the device where data is acquired, and cloud/edge types, in which data is sent from the device to the cloud/edge server for processing. However, in on-device types, significant processing delays occur when the device’s computing power is low, and in cloud/edge types, there is a risk of personal information leakage because raw observation data is sent. With SC, processing delays and risks of personal information leakage can be reduced by collaboratively performing inference processing using DNN between devices and edge servers. We implemented SC on a virtual terminal using Docker containers and conducted experimental evaluations using network emulation with the TC command. Specifically, we defined three types of nodes: a cloud server that manages learning models and inference instructions, an edge server that executes distributed inference processing, and IoT devices. We also implemented a function to compress SC and transmitted data at any split point. The experiments demonstrated that changing the split point when the packet loss rate is high can affect the latency and accuracy.
キーワード (和) Split computing / 機械学習 / 無線LAN / / / / /  
(英) Split computing / Machine learning / Wireless LAN / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 31, SeMI2023-12, pp. 50-52, 2023年5月.
資料番号 SeMI2023-12 
発行日 2023-05-11 (SeMI) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SeMI2023-12

研究会情報
研究会 SeMI IPSJ-ITS IPSJ-MBL IPSJ-DPS  
開催期間 2023-05-18 - 2023-05-19 
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学(OIST) 
開催地(英) Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) 
テーマ(和) センサネットワーク,モバイルインテリジェンス,分散コンピューティング,ITS,スマートコミュニティ,モバイルコンピューティング,パーベイシブシステム,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SeMI 
会議コード 2023-05-SeMI-ITS-MBL-DPS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Split Computingの実機を用いた実験評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Experimental evaluation of Split computing using actual device 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Split computing / Split computing  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(3)(和/英) 無線LAN / Wireless LAN  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 依田 光仁 / Kojin Yorita / ヨリタ コウジン
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 太田 翔己 / Shoki Ohta / オオタ ショウキ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 前島 航太 / Kota Maejima / マエジマ コウタ
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小寺 奏怜 / Kanare Kodera / コデラ カナレ
第4著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 堀川 裕太郎 / Yutaro Horikawa / ホリカワ ユウタロウ
第5著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ
第6著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 福井 公三 / Kozo Fukui / フクイ コウゾウ
第7著者 所属(和/英) エースコード (略称: エースコード)
AceCode (略称: AceCode)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-05-19 09:45:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 SeMI 
資料番号 SeMI2023-12 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.31 
ページ範囲 pp.50-52 
ページ数
発行日 2023-05-11 (SeMI) 


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