# Gianni Antichi [[Astral]] 論文([[@2025__SIGCOMM__Astral - A Datacenter Infrastructure for Large Language Model Training at Scale]])の共著者。所属は Politecnico di Milano(ミラノ工科大学)および Queen Mary University of London(クイーンメアリー大学ロンドン校)。ネットワーキング研究者として、Nanjing University・Tencent・Harvard の著者陣に学術側から加わる。(Source: [[@2025__SIGCOMM__Astral - A Datacenter Infrastructure for Large Language Model Training at Scale]]) 2018年時点では Queen Mary, University of London 所属として、PCIeの理論モデルとマイクロベンチマークスイート pcie-bench を提案した [[@2018__SIGCOMM__Understanding PCIe performance for end host networking]] の共著者でもあり、末端ホストのネットワーキング性能に関わるハードウェア・ソフトウェア境界の研究を継続している。(Source: [[@2018__SIGCOMM__Understanding PCIe performance for end host networking]]) ## 関連 - ソース: [[@2025__SIGCOMM__Astral - A Datacenter Infrastructure for Large Language Model Training at Scale]] / [[@2018__SIGCOMM__Understanding PCIe performance for end host networking]] - エンティティ: [[Astral]] / [[Nanjing University]] - 概念: [[PCIe性能]]