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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-11-06 13:40 学習遅延を考慮したマルチホップ分割学習における資源割当の一検討 ○井上明浩・原 崇徳・笠原正治（奈良先端大）  NS2025-137 |
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| 抄録 | （和） | 分割学習（Split Learning: SL）はグローバルモデルを2つの部分モデルに分割し，それらをクライアントとサーバに配置することで，クライアントの計算負荷軽減とデータプライバシ保護を両立する有望な技術である． しかし近年のモデルの大規模化に伴い，部分モデルが生成する中間データ（smashed data）は巨大化し，計算ノードのメモリ消費や通信帯域の圧迫を招く． この課題に対して，モデルを複数の部分モデルに分割し，それらをネットワーク上の中継ノードに配置するマルチホップSL (Multi-hop SL: MSL) が提案されている． 本稿では，学習遅延の最小化を目的として，MSLにおけるモデル分割と無線資源割当（サブチャネル選択・送信電力制御）からなる最適化問題を混合整数非線形計画問題 (Mixed Integer Nonlinear Programming: MINLP) として定式化する． 数値実験より，モデル分割，チャネル選択，送信電力が総遅延に与える影響を定量的に評価し，MSLの効果的なシステム設計に資する基本的な特性を解明する． |
| （英） | Split Learning (SL) is a promising technology that simultaneously reduces computational workload on clients and protects data privacy, partitioning a global model into two sub-models placed on a client and a server. However, with the increasing scale of recent AI models, the smashed data produced by sub-models becomes massive, leading to increased memory consumption on computing nodes and bandwidth congestion. To address this issue, multi-hop SL (MSL) has been proposed, partitioning the model into multiple sub-models placed on relay nodes over a communication network. In this paper, we formulate an optimization problem that jointly determines model splitting and wireless network resource allocation in MSL, including subchannel selection and transmit power control, as a Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) problem with the objective of minimizing training latency. Through numerical experiments, we quantitatively evaluate how model splitting, subchannel allocation, and transmit power affect the training latency. We reveal fundamental characteristics that yield design insights for effective MSL system configurations. | |
| キーワード | （和） | 分割学習 / マルチホップ分割学習 / モデル分割 / 送信電力制御 / 学習遅延 / / / |
| （英） | Split Learning / Multi-hop Split Learning / Model splitting / Transmit Power Control / Training Latency / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 225, NS2025-137, pp. 37-42, 2025年11月. | |
| 資料番号 | NS2025-137 | |
| 発行日 | 2025-10-30 (NS) | |
| 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 | NS2025-137 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM NS NV |
| 開催期間 | 2025-11-06 - 2025-11-07 |
| 開催地（和） | 第三博多偕成ビル + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Daisan-Hakata-Kaisei Bldg. + Online |
| テーマ（和） | ネットワーク品質，ネットワーク計測・管理，ネットワーク仮想化，ネットワークサービス，ブロックチェーン，セキュリティ，ネットワークインテリジェンス・AI，一般 |
| テーマ（英） | Network quality, Network measurement/management, Network virtualization, Network service, Blockchain, Security, Network intelligence/AI, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2025-11-ICM-NS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習遅延を考慮したマルチホップ分割学習における資源割当の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On Training Latency-aware Resource Allocation in Multi-hop Split Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分割学習 / Split Learning |
| キーワード(2)（和/英） | マルチホップ分割学習 / Multi-hop Split Learning |
| キーワード(3)（和/英） | モデル分割 / Model splitting |
| キーワード(4)（和/英） | 送信電力制御 / Transmit Power Control |
| キーワード(5)（和/英） | 学習遅延 / Training Latency |
| 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） | 井上 明浩 / Akihiro Inoue / イノウエ アキヒロ |
| 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） | 原 崇徳 / Takanori Hara / ハラ タカノリ |
| 第2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3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笠原 正治 / Shoji Kasahara / カサハラ ショウジ |
| 第3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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-11-06 13:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2025-137 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.225 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-10-30 (NS) |
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