# Hong Kong University of Science and Technology 香港の研究大学。[[@2025__HPCA__Enhancing Large-Scale AI Training Efficiency - The C4 Solution for Real-Time Anomaly Detection and Communication Optimization]](HPCA 2025)で [[Alibaba Group]] と共同して著者を出す。SIGIR 2026 論文 [[@2026__SIGIR__LLM-Oriented Information Retrieval - A Denoising-First Perspective]] では [[Lu Dai]] の所属機関であり、[[Hao Liu]]・[[Hui Xiong]] も [[Hong Kong University of Science and Technology, Guangzhou]] と併記で所属する。 長系列 LLM 訓練フレームワーク SPPO([[@2026__ICS__SPPO - Making Million-Token LLM Training Practical on Modest GPU Clusters]])では [[Wei Gao]] の所属機関である。(Source: [[@2026__ICS__SPPO - Making Million-Token LLM Training Practical on Modest GPU Clusters]]) [[Kai Chen (HKUST)]] を主宰教授とする iSING Lab のデータセンターネットワーク研究の一環として、[[@2025__SIGCOMM__Revisiting RDMA Reliability for Lossy Fabrics]](ACM SIGCOMM '25)では [[Huawei Technologies|Huawei]] と共同で PFC 非依存の RDMA トランスポート [[DCP]] を開発した。筆頭著者 [[Wenxue Li]] を含む著者陣の多くが HKUST 所属。(Source: [[@2025__SIGCOMM__Revisiting RDMA Reliability for Lossy Fabrics]]) ## 関連 - 本ソース: [[@2025__HPCA__Enhancing Large-Scale AI Training Efficiency - The C4 Solution for Real-Time Anomaly Detection and Communication Optimization]] - 本ソース: [[@2026__SIGIR__LLM-Oriented Information Retrieval - A Denoising-First Perspective]] - 本ソース: [[@2022__NSDI__MLaaS in the Wild - Workload Analysis and Scheduling in Large-Scale Heterogeneous GPU Clusters]]（Qizhen Weng・Wei Wang が HKUST 所属として参加） - 本ソース: [[@2026__ICS__SPPO - Making Million-Token LLM Training Practical on Modest GPU Clusters]]（[[Wei Gao]] 所属) - 本ソース: [[@2025__SIGCOMM__Revisiting RDMA Reliability for Lossy Fabrics]]（[[Kai Chen (HKUST)|Kai Chen]]・[[Wenxue Li]] ほか所属) - 共同研究: [[Alibaba Group]]・[[Huawei Technologies]] - ソース: [[@2025__arXiv__Scaling Laws of Synthetic Data for Language Models]] ## 出典 - [[@2023__NSDI__SRNIC - A Scalable Architecture for RDMA NICs]](SRNIC研究の主著者所属機関)