# CCL-Bench [[Cornell University]]の[[Eric Ding]]・[[Rachee Singh]]らが開発したトレースベースのLLM基盤ベンチマーク。[[@2026__arXiv__CCL-Bench 1.0 - A Trace-Based Benchmark for LLM Infrastructure]]の一次成果物。要約統計量ではなく、実行トレース(Kineto/XLA JSON)・YAMLワークロードカード・起動スクリプトの3点セットをエビデンスとして記録し、コミュニティ拡張可能なメトリクスツールキットで事後的に細粒度メトリクス(MFU・compute-communication overlap・memory-transfer overheadなど)を計算する。大学の授業プロジェクトを起源とし、100件超のワークロード・7種のモデルアーキテクチャ・7種のフレームワーク・3種のハードウェア環境を収集済み。コード: https://github.com/cornell-sysphotonics/ccl-bench 。プラットフォーム: https://cclbench.ai/ 。 事後的メトリクス拡張(既存トレースへの新規ツール事後適用)・トレース駆動what-if分析([[MLCommons Chakra]]の実行グラフ形式へ変換し[[Astra-Sim]]でシミュレート)・自動構成最適化([[CCL-Search]])という3つの活用シナリオを提供する。 ## 関連 - 本ソース: [[@2026__arXiv__CCL-Bench 1.0 - A Trace-Based Benchmark for LLM Infrastructure]] - 開発元: [[Cornell University]] - 統合ツール: [[CCL-Search]] - 依存/接続先: [[MLCommons Chakra]]・[[Astra-Sim]] - 比較対象: [[NCCL]]・[[MSCCL++]]・[[vLLM]]・[[SGLang]]・[[Megatron-LM]]・[[TorchTitan]]・[[MaxText]]