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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-11-06 13:15 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（奈良先端大）・笹部昌弘（関西大）  NS2025-136 |
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| 抄録 | （和） | 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． |
| （英） | Service Function Chaining (SFC) enables the realization of diverse network services by steering traffic through a predefined sequence of service functions, referred to as a service path. This paper introduces an SFC architecture tailored for Multi-hop Split Inference (MSI), which facilitates the execution of a global model by treating split models (i.e., sub-models) as service functions and steering traffic through the corresponding service path. In the proposed architecture, Neural Service Functions (NSFs) that execute sub-models are implemented as transparent TCP proxies and seamlessly integrated with Segment Routing over IPv6 (SRv6) and extended Berkeley Packet Filter (eBPF)-based SFC proxy. This integration ensures compatibility with existing applications while enabling dynamic and efficient communication paths for inference. Furthermore, the architecture is extended to Multi-hop Split Learning (MSL) by applying SFC to the bidirectional communication required for learning tasks. Evaluation results demonstrate that the architecture is particularly effective for realizing real-time MSI. | |
| キーワード | （和） | サービスチェイニング / マルチホップ分割推論・学習 / Neural Service Function (NSF) / Segment Routing over IPv6 (SRv6) / 透過プロキシ / extended Berkeley Packet Filter (eBPF) / / |
| （英） | Service Function Chaining (SFC) / Multi-hop Split Inference/Learning (MSI/MSL) / Neural Service Function (NSF) / Segment Routing over IPv6 (SRv6) / Transparent Proxy / extended Berkeley Packet Filter (eBPF) / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 225, NS2025-136, pp. 31-36, 2025年11月. | |
| 資料番号 | NS2025-136 | |
| 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 | NS2025-136 |
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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） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Design, Implementation, and Evaluation of Service Function Chaining for Multi-hop Split Inference and Training |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | サービスチェイニング / Service Function Chaining (SFC) |
| キーワード(2)（和/英） | マルチホップ分割推論・学習 / Multi-hop Split Inference/Learning (MSI/MSL) |
| キーワード(3)（和/英） | Neural Service Function (NSF) / Neural Service Function (NSF) |
| キーワード(4)（和/英） | Segment Routing over IPv6 (SRv6) / Segment Routing over IPv6 (SRv6) |
| キーワード(5)（和/英） | 透過プロキシ / Transparent Proxy |
| キーワード(6)（和/英） | extended Berkeley Packet Filter (eBPF) / extended Berkeley Packet Filter (eBPF) |
| 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 / ササベ マサヒロ |
| 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 | 2025-11-06 13:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2025-136 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.225 |
| ページ範囲 | pp.31-36 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-10-30 (NS) |
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