Epidemic Computing:�計算資源到達性を拡張する�分散的計算ネットワーク形成方式

〇 西辻崇（東邦大），朝香卓也（都立大）

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電子情報通信学会ソサイエティ大会2026

本発表の内容は

IEICE Comexで出版済

背景

• 計算資源需要の高まりとコストの問題
• AI，メディア処理，etc.
• メモリ，GPUの歴史的高騰

​

• スマートフォンなどの個人端末を用いた分散計算システム
• 無線，バッテリー等を前提とした不安定環境
• 不安定さを補償するプロトコル・システム設計が先行研究のメインストリーム

​

2

不安定さを前提として部分結果を許容すれば，�実現計算性能はもっと高くなるのでは？

問い

部分結果を許容可能なアプリケーションは存在するか

• モンテカルロシミュレーション
• 試行回数に応じて計算結果の精度が向上

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• 計算機合成ホログラム（Computer-Generated Holograms: CGHs)
• 電子ホログラフィ方式の3次元映像技術に必要な画像データ
• 膨大な計算量
• 冗長性が高く，欠損，近似等に頑健

3

汎用性を求めずに部分結果を許容可能な計算対象に限定すれば，�大規模・高性能な計算システムを容易に構築できるのでは？

仮説

提案プロトコル

4

提案：ベストエフォート型・感染型の分散計算システム

• ベストエフォート型：できる限り計算，できなくても追いかけない
• 感染型：過剰タスクを周囲に委譲，再帰的に伝播

5

サーバ

ノード

タスク委譲

・近距離通信で委譲先を探索

・委譲後は関係途絶

結果回収

セルラー回線で直送

サーバ

ノード

計算タスク

処理可能

処理不能

➡周囲に委譲

計算結果

計算ネットワークの構築（１／２）

ROOT

ノード

サーバー

接触可能範囲

再委譲

計算

タスク

計算ネットワークの構築（２／２）再勧誘付き委譲

接触可能範囲

問い

合わせ

計算の打ち切り

8

伝送

固定遅延

計算実行時間

時間

評価

9

検証したい仮説

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登録率100%

➡絶対に勝てない

登録率50%

➡勝てるかも？

登録率0%

➡たぶん勝てる

実験方法

• イベント駆動型シミュレータ（手製）での数値実験

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全ノードは同程度な，かつ一定のばらつきを持った計算性能を持つ

評価指標

12

A

B

• 高負荷領域で提案手法が優位

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需給比

需給比

0.4

登録されたノードを

確実に使用して

確実に計算を完了できる領域

軽負荷

高負荷

※登録型は損失等がない理想条件

② データ伝送量特性

• データ伝送時間が多くなると達成率下落傾向
• 締切固定でノードが使える計算時間が減少 ➡ 再委譲が細かく発生 �➡ 再委譲先なし ➡ 達成率下落

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データ伝送時間 / 計算時間

計算大

伝送大

考察とまとめ

以下の条件で事前登録型に対して優位

• 計算負荷が高く，結果データが小さい

​

制約

• 高い登録率に対しては絶対に不利
• メッセージ数が多い（ただし近接通信）

​

15

不安定さを前提として部分結果を許容すれば，�実現計算性能はもっと高くなるのでは？

問い

③ メッセージ数

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需給比

研究目的

• 部分結果を許容し，分散計算ネットワークの拡大を第一優先にした，�分散計算プロトコルの開発

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評価指標

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登録率100%

➡達成率100%の可能性

登録率50%

➡達成率は最大50%

提案システムが成立する要件（世界線）

• 計算タスクが単独端末では処理しきれないほどに大変
• 物理的に集合している端末・人が計算結果の恩恵を受ける
• 音楽ライブ，災害，軍事用途
• 計算端末（スマートフォン）は自律動作
• 所有者の許可なく分散計算を実行

​

​

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スタジアムにおける

ホログラム再生のイメージ

（総務省 Global Movie Innovation 2020より）

3つの特性評価

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①達成率・回収率－需給比特性

• 供給計算量を超えるほど達成率は向上し上限に漸近
• 再勧誘付き委譲によって達成率改善

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軽負荷

(回収率)

高負荷

(達成率)

需給比

22

需給比

需給比

23

需給比

需給比

①達成率・回収率－需給比特性　逆転点の推移

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② 離脱率特性

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需給比110

再勧誘つき再委譲 有

需給比13.7

再勧誘つき再委譲 無

再委譲なし�(ROOT＋1段）

*

ROOTのみ

※登録型は離脱なし

再委譲の設計

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各ノードの能力

1仕事量あたりの

入力データ転送時間

1仕事量あたりの

出力データ転送時間

計算タスク

委譲元

委譲先

委譲される

仕事量

委譲する

仕事量

・処理能力の比に応じて配分

・処理能力の上限は加味しない

　＝配分後の仕事が過剰な可能性

再帰的な再委譲を誘引

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① 需給比特性

• 供給計算量を超えるほど達成率は向上し上限に漸近
• 再勧誘付き委譲によって達成率改善

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0.4