Intellect-1：大手IT企業にとってのAIの悪夢となるか？分散型AIトレーニングは現実のものとなるのか？
大手IT企業がAIのデータセンターやトレーニングに多額の投資を行う一方で、Intellect-1のような分散型AIトレーニングは、誰でもAIモデル構築に参加し、利益を得られる可能性を秘めており、これは従来のAI業界の勢力図を塗り替える可能性を秘めている。
地域規模のデータセンターリソース割り当てのための学習ベースの2層オンライン最適化
大規模データセンターにおけるリソース割り当ての最適化問題に対し、強化学習と混合整数線形計画法を組み合わせた2層オンライン最適化手法を提案し、従来手法を超える性能と100倍の高速化を実現した。
クラウドシステムにおける信頼できる証拠生成エージェント - Advocate
クラウドネイティブアプリケーションの信頼性と監査可能性を向上させるため、実行環境の証拠を収集・検証・蓄積するエージェントベースシステム「Advocate」が提案されている。
SLO、カーボン、排水処理を考慮した持続可能なFaaSクラウドプラットフォーム管理のためのフレームワーク
FaaSクラウドデータセンターにおける関数SLO、運用時のカーボン排出量、排水量の同時最適化を実現する、持続可能性を重視したスケジューリングおよびスケーリングフレームワークが提案されている。
クラウドにおけるサーバーレンタル：実行時間同一ジョブの場合
クラウドコンピューティングにおけるサーバーレンタル問題において、ジョブの実行時間が同一の場合、NextFitアルゴリズムは競合比2を達成し、FirstFitアルゴリズムは競合比が2.519から2.565の間であることが示唆される。
AWS上でDuckDB、Polars、Delta-rsを活用したサーバーレスレイクハウスの実装と課題
Sparkのような従来のデータ処理基盤と比較して、DuckDB、Polars、Delta-rsを用いたサーバーレスレイクハウスは、小規模・中規模データ（最大10GB）の処理において、費用対効果、速度、管理の容易さの面で優れた代替手段となる。
ハイブリッドクラウドにおけるサーバーレス関数の効率的な実行オーケストレーション
本稿では、プライベートエッジクラスタとパブリッククラウドサーバーレスプラットフォームを組み合わせたハイブリッドクラウド環境において、サーバーレス関数のバッチ処理パイプラインを効率的かつ費用対効果の高い方法で実行するための新規フレームワークを提案する。
低軌道衛星エッジサービス向けサーバーレスプラットフォーム「Komet」： 頻繁なサービス移行によるダウンタイムを回避
Kometは、サーバーレスコンピューティングとデータレプリケーションを活用することで、低軌道衛星エッジコンピューティングにおけるサービス移行に伴うダウンタイムを解消し、高可用性を実現するプラットフォームである。
サーバーレスクラウド関数ワークフローベンチマーク：SeBS-Flow
サーバーレスワークフローはクラウドコンピューティングで広く採用されていますが、プラットフォームごとに大きく異なるため、パフォーマンス評価が困難です。本稿では、プラットフォーム非依存なワークフローモデルを提供するベンチマークスイート「SeBS-Flow」を提案し、主要なクラウドプラットフォームにおけるパフォーマンス、コスト、スケーラビリティ、安定性の包括的な評価結果を示します。
クラウドVRにおける遅延の削減: クラウド予測、エッジ補正
クラウドサーバーでの予測と、エッジサーバーでの補正を組み合わせることで、コスト効率的かつ高品質なVRを実現できる。
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