# Carnegie Mellon University ## 定義 Carnegie Mellon University(CMU)は [[Toto]] 論文に [[Datadog]] AI Research と並んで参加した大学。[[Ameet Talwalkar]] と [[Stephan Xie]] が CMU 所属として寄与する(脚注により両名とも本研究には Datadog の立場で貢献)。([[@2025__NeurIPS2025__This Time is Different - An Observability Perspective on Time Series Foundation Models]]) CMU と Datadog AI Research の共同は [[@2026__arXiv__ARFBench - Benchmarking Time Series Question Answering Ability for Software Incident Response]] にも続く。ARFBench は CMU Machine Learning Department(筆頭著者 [[Stephan Xie]]・Junhong Shen・senior author [[Ameet Talwalkar]])と Datadog AI Research の共著で、時系列質問応答ベンチマーク [[ARFBench]] と TSFM-VLM ハイブリッド [[Toto-1.0-QA-Experimental]] を生んだ。 CMU School of Computer Science は [[Pooyan Jamshidi]](本論文投稿時点でポスドク研究者)を擁し、[[Claus Pahl]]・[[Antonio Brogi]]・[[Jacopo Soldani]] との共著でクラウドコンテナの体系的マッピング研究『Cloud Container Technologies: A State-of-the-Art Review』(IEEE Transactions on Cloud Computing 2019)を発表。([[@2019__TCC__Cloud Container Technologies - A State-of-the-Art Review]]) ## 関連 - エンティティ: [[Ameet Talwalkar]] / [[Stephan Xie]] / [[Datadog]] / [[Toto]] / [[ARFBench]] / [[Pooyan Jamshidi]] / [[Clark Glymour]] / [[Kun Zhang]] / [[Peter Spirtes]] / [[Anuj Kalia]] / [[David G. Andersen]] - ソース: [[@2025__NeurIPS2025__This Time is Different - An Observability Perspective on Time Series Foundation Models]] / [[@2026__arXiv__ARFBench - Benchmarking Time Series Question Answering Ability for Software Incident Response]] / [[@2019__TCC__Cloud Container Technologies - A State-of-the-Art Review]] / [[@2019__Frontiers in Genetics__Review of Causal Discovery Methods Based on Graphical Models]] / [[@2016__OSDI__FaSST- Fast, Scalable and Simple Distributed Transactions with Two-Sided (RDMA) Datagram RPCs]] / [[@2016__ATC__Design Guidelines for High Performance RDMA Systems]] CMU Department of Philosophy は因果発見アルゴリズムの中心的拠点でもある。[[Clark Glymour]]・[[Peter Spirtes]] は PC・FCI アルゴリズムの共同開発者であり、教科書 *Causation, Prediction, and Search*（2001）で因果推論の計算的手法の理論基盤を築いた。[[Kun Zhang]] は PNL 因果モデル・カーネルベース独立性検定・非定常データからの因果発見で広範な貢献を行う。三名は [[@2019__Frontiers in Genetics__Review of Causal Discovery Methods Based on Graphical Models]] で30年間の因果発見手法を体系化した。TETRAD プロジェクト（因果発見ソフトウェアスイート、http://www.phil.cmu.edu/tetrad/ ）も CMU 哲学科が開発・公開する。 CMU の [[Software Engineering Institute]](SEI)は [[Charles Weinstock]] らとともに 1992 年にフォールトトレランス概念フレームワーク『A Conceptual Framework for System Fault Tolerance』(CMU/SEI-92-TR-033)を刊行した。([[@1992__CMU SEI__A Conceptual Framework for System Fault Tolerance]]) [[Andrew Crotty]] は [[Brown University]] と CMU の二重所属で、疎結合メトリクスストレージエンジン [[@2022__CIDR__Mach - A Pluggable Metrics Storage Engine for the Age of Observability]] (CIDR 2022)の共著者として登場する。 [[Tianqi Chen]] 教授(TVM・XGBoost・MLC-LLM の創始者)が在籍する MLSys 分野の中心拠点でもある。[[@2026__arXiv__FlashInfer-Bench - Building the Virtuous Cycle for AI-driven LLM Systems]](MLSys 2026)では Tianqi Chen と [[Yixin Dong]] が責任著者を務め、Yiyan Zhai・Alexander Jiang・Yingyi Huang・Aksara Bayyapu も CMU 所属の共著者として参加した。(Source: [[@2026__arXiv__FlashInfer-Bench - Building the Virtuous Cycle for AI-driven LLM Systems]]) CMU の Robotics Institute 内 [[Auton Lab]] は、時系列基盤モデル [[MOMENT]] の開発元。[[Mononito Goswami]]・Konrad Szafer・Arjun Choudhry・Yifu Cai・[[Artur Dubrawski]] が Auton Lab 所属として MOMENT 論文(ICML 2024)を発表し、[[University of Pennsylvania]] の Shuo Li が共著者として参加した。MOMENT はマスク時系列モデリングによる事前学習と、13 ドメイン・約 13M 系列の公開時系列コーパス Time Series Pile の構築を貢献とする。CMU 内では [[Ameet Talwalkar]] らの Datadog 系研究(Toto・ARFBench)と Auton Lab の MOMENT が、独立した系譜で時系列基盤モデル研究に取り組む構図。(Source: [[@2024__ICML__MOMENT - A Family of Open Time-series Foundation Models]]) CMU の [[Hugo Sadok]]・[[Justine Sherry]] は、[[New York University]] の [[Aurojit Panda]] と共に、アクセラレータ(SmartNIC・FPGA・プログラマブルスイッチ)を使うヘテロジニアスシステムの公平な比較評価方法論を論じた HotNets '23 ポジションペーパー『Of Apples and Oranges』を発表した。コスト指標が満たすべき文脈独立性・定量化可能性・end-to-end網羅性の3原則と、Pareto支配・比較領域・理想的スケーリングに基づく評価原則を提案する。(Source: [[@2023__HotNets__Of Apples and Oranges - Fair Comparisons in Heterogenous Systems Evaluation]]) CMU の [[Theophilus A. Benson]] は、NAIC '26(ACM SIGCOMM Workshop on Networks for AI Computing)における RDMATracer(RDMA syscall失敗をeBPFで診断するフレームワーク)の共著者として、[[Meta]] 所属の共著者陣(Prankur Gupta・Miao Xu・Maxim Samoylov・[[Prashanth Kannan]]・Rajiv Krishnamurthy)と共に参加した。CMU が Meta の本番AIインフラ研究に人材面で貢献する事例の一つ。(Source: [[@2026__NAIC__RDMATracer - A scalable eBPF-based framework for tracing RDMA syscalls]]) CMU の [[Anuj Kalia]]・[[David G. Andersen]]は、Intel Labsの[[Michael Kaminsky]]と共に、片側RDMAではなく両側データグラムRPCで分散トランザクションを実現するFaSSTを発表した(OSDI 2016)。TATPベンチマークでFaRMを約1.87倍、SmallBankベンチマークでDrTM+Rを約1.68倍上回る性能を、より少ないハードウェア資源かつデータ局所性の仮定なしで達成した。(Source: [[@2016__OSDI__FaSST- Fast, Scalable and Simple Distributed Transactions with Two-Sided (RDMA) Datagram RPCs]]) ## 出典 - [[@2025__NeurIPS2025__This Time is Different - An Observability Perspective on Time Series Foundation Models]] - [[@2026__arXiv__ARFBench - Benchmarking Time Series Question Answering Ability for Software Incident Response]] - [[@2019__TCC__Cloud Container Technologies - A State-of-the-Art Review]] - [[@1992__CMU SEI__A Conceptual Framework for System Fault Tolerance]] - [[@2019__Frontiers in Genetics__Review of Causal Discovery Methods Based on Graphical Models]] - [[@2022__CIDR__Mach - A Pluggable Metrics Storage Engine for the Age of Observability]]([[Andrew Crotty]] の所属として) - [[@2026__arXiv__FlashInfer-Bench - Building the Virtuous Cycle for AI-driven LLM Systems]] - [[@2024__ICML__MOMENT - A Family of Open Time-series Foundation Models]](Auton Lab, Robotics Institute) - [[@2023__HotNets__Of Apples and Oranges - Fair Comparisons in Heterogenous Systems Evaluation]]([[Hugo Sadok]]・[[Justine Sherry]] 所属) - [[@2026__NAIC__RDMATracer - A scalable eBPF-based framework for tracing RDMA syscalls]]([[Theophilus A. Benson]] 所属) - [[@2024__SIGCOMM__NetEdit - An Orchestration Platform for eBPF Network Functions at Scale]]([[Theophilus A. Benson]] が筆頭著者) - [[@2023__ASPLOS__Pond - CXL-Based Memory Pooling Systems for Cloud Platforms]]([[Huaicheng Li]]がCMU Parallel Data Lab(PDL)在籍時にインターンとして参加、PDL Consortiumが支援) - [[@2016__OSDI__FaSST- Fast, Scalable and Simple Distributed Transactions with Two-Sided (RDMA) Datagram RPCs]]([[Anuj Kalia]]・[[David G. Andersen]] 所属) - [[@2016__ATC__Design Guidelines for High Performance RDMA Systems]](USENIX ATC 2016、Anuj Kalia・David G. Andersen の所属)