分散知能を支えるネットワーク

原 崇徳
research

AIの大規模化に伴い，分散知能（Distributed Intelligence）が注目されています．特に，モデル分割に基づく推論や学習は，複数のノード群をネットワークを介して協調させることで実現される． 特に既存のMulti-hop split inference/ learning (MSI/MSL) では静的な通信経路に依存しているため，学習や推論のコンテキストに応じた柔軟なEnd-to-Endの通信経路の確立が求められています． 本研究では，Service Function Chaining (SFC) とMSIの類似性に着目し，MSI/MSLを支えるSFC基盤を確立することを目的としています1． また，非同期的学習やMulti-path TCPを利用した高速な推論基盤の実現やモデル分割・配置・データルーチングの最適化問題の定式化2についても検討しています．

  1. T. Hara and M. Sasabe, “Service Function Chaining Architecture for Multi-hop Split Inference and Learning,” Sept. 12, 2025, arXiv: arXiv:2509.10001. doi: 10.48550/arXiv.2509.10001. ↩︎

  2. T. Hara and M. Sasabe, “Optimization of Model Splitting, Placement, and Chaining for Multi-hop Split Learning and Inference,” 2026, arXiv. doi: 10.48550/ARXIV.2604.25197. ↩︎

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原 崇徳
原 崇徳
准教授