# Difeng Ma Computer Network Information Center, [[Chinese Academy of Sciences]] および [[University of Chinese Academy of Sciences]] 所属の研究者(メール [email protected])。 HeaRank 論文([[@2026__arXiv__Don't Predict, Prioritize - Rethinking GPU Reliability Assessment]]、KDD '26 V.2)の筆頭著者。[[StepFun]] でリサーチインターンとして本研究を実施した(著者脚注 † に明記)。GPU の Double Bit Error・GPU Lost 障害が時系列テレメトリからは本質的に予測不能であることを 5 モデル横断で実証し、ホスト単位のリスクランキングへタスクを再定式化する Learning-to-Rank モデル HeaRank を提案・本番展開した。(Source: [[@2026__arXiv__Don't Predict, Prioritize - Rethinking GPU Reliability Assessment]]) ## 関連 - ソース: [[@2026__arXiv__Don't Predict, Prioritize - Rethinking GPU Reliability Assessment]] - 所属: [[Chinese Academy of Sciences]] / [[University of Chinese Academy of Sciences]] / [[StepFun]] - 共著者: [[Changhua Pei]](corresponding author) / [[Gaogang Xie]] / [[Zexin Wang]] / [[Yibo Zhu]] / [[Dan Pei]] - 概念: [[障害予測]] / [[GPUレジリエンス]]