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| 講演名 | 2024-06-27 13:00 ［依頼講演］eBPF/XDP/AF_XDP を活用したネットワーク内推論 ○原 崇徳（奈良先端大）・笹部昌弘（関西大）  CQ2024-33 |
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| 抄録 | （和） | 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. |
| （英） | Network programmability and softwarization enable advanced traffic processing using machine learning (ML). Most of existing studies have focused on deploying ML on Programming Protocol-independent Packet Processors (P4) switches to achieve fast and advanced In-Network Inference (INI) for core networks. However, operational and capital expenditures hinder the deployment of INI models in network edges. In this study, we investigate the feasibility of INI in network edges by leveraging extended Berkeley Packet Filter (eBPF), eXpress Data Path (XDP), and AF_XDP, which are supported by the Linux kernel. Specifically, eBPF/XDP programs can run directly in the kernel but they must adhere to stringent constraints. To overcome these constraints, we adopt quantized neural networks (NNs). On the other hand, AF_XDP can provide fast packet transfer to the user space, enabling INI without such programming constraints. Through experiments, we evaluate the fundamental characteristics of the proposed approaches in terms of the packet processing rate and inference accuracy. We also discuss their potential applications. | |
| キーワード | （和） | ネットワーク・プログラマビリティ / ネットワーク内推論 / extended Berkeley Packet Filter (eBPF) / eXpress Data Path (XDP) / AF_XDP / / / |
| （英） | Network programmability / in-network inference / extended Berkeley Packet Filter (eBPF) / eXpress Data Path (XDP) / AF_XDP / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 90, CQ2024-33, pp. 54-55, 2024年6月. | |
| 資料番号 | CQ2024-33 | |
| 発行日 | 2024-06-19 (CQ) | |
| 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 | CQ2024-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2024-06-26 - 2024-06-28 |
| 開催地（和） | イーフ情報プラザ (久米島) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク性能、社会通信システムの理解と設計・管理、仮想空間/メタバース、実空間センシング、グラフ解析、機械学習、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2024-06-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | eBPF/XDP/AF_XDP を活用したネットワーク内推論 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | In-Network Inference Assisted by eBPF, XDP, and AF_XDP |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワーク・プログラマビリティ / Network programmability |
| キーワード(2)（和/英） | ネットワーク内推論 / in-network inference |
| キーワード(3)（和/英） | extended Berkeley Packet Filter (eBPF) / extended Berkeley Packet Filter (eBPF) |
| キーワード(4)（和/英） | eXpress Data Path (XDP) / eXpress Data Path (XDP) |
| キーワード(5)（和/英） | AF_XDP / AF_XDP |
| 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） | 原 崇徳 / Takanori Hara / ハラ タカノリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笹部 昌弘 / Masahiro Sasabe / |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-27 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2024-33 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.90 |
| ページ範囲 | pp.54-55 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2024-06-19 (CQ) |
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