M-010
GPUエッジでの画像処理効率向上に向けた光ネットワークリソース制御

○小野寺幸仁（農工大）・井上文彰・久野大介（阪大）・中山　悠（農工大）

近年，ディープラーニング技術の進歩により，人工知能関連の研究が大幅に進められている．特にGPUエッジによる画像の物体検出は，バッチサイズ増大により効率性の向上が指摘されている．ただし，大量の画像データをバッチ到着させる際には，ネットワークの輻輳による遅延増大が課題となる．そこで本稿では，光ネットワークを用いて多数の画像データを低遅延にバースト到着させるシステムを提案する．提案するリソース割り当てアルゴリズムでは，信号伝搬遅延などを考慮して波長および送信時刻を割り当てる．結果として，従来の代表的手法であるIPACTと比較して，大幅なバッチサイズ増加が可能であることをシミュレーションにより示した．