# Ion Stoica [[University of California, Berkeley]] 教授。分散システムおよび AI インフラストラクチャの著名研究者。Apache Spark・Ray・Anyscale の共同創設者。[[LMSYS]] の共同設立者であり、[[Chatbot Arena]] の共著者。[[DeepSWE]] 論文の共著者として [[Agentica]]/[[Together AI]] の研究にも参加。 分散トレーシングの文脈では、UC Berkeley 在籍時に [[Rodrigo Fonseca]] らと X-Trace(NSDI 2007、[[@2007__NSDI__X-Trace - A Pervasive Network Tracing Framework]])を共著し、クロスレイヤー・クロス管理ドメインのエンドツーエンドトレーシングの基礎を構築した。 OSDI 2018 では [[Philipp Moritz]]・[[Robert Nishihara]] らとともに [[Ray]] を発表した。Ray は強化学習アプリケーション向けの汎用分散フレームワークであり、タスク並列とアクターモデルの統合、ボトムアップ分散スケジューラ、Global Control Store によって毎秒 180 万件超のタスク処理を実現した([[@2018__OSDI__Ray A Distributed Framework for Emerging AI Applications]])。 2009 年には [[@2009__UCB TR__Above the Clouds - A Berkeley View of Cloud Computing]] の共著者として、UC Berkeley RAD Lab の一員でクラウドコンピューティングの用語整理・経済モデル化・普及障害の分析に参加した。分散システムの研究者としての Ion Stoica のキャリアは X-Trace(2007)・クラウドコンピューティングの位置づけ論文(2009)から Ray(2018)、Chatbot Arena/LMSYS(2024)、DeepSWE(2025)へと連続しており、常にその時代の分散インフラの基盤的課題(トレーシング、クラウド経済学、AI ワークロードのスケジューリング、LLM 評価、エージェント訓練)を扱ってきたことが横断的に見える。 MLSys 2026 では [[Xiaoxuan Liu]]・[[Jiaxiang Yu]]・[[Jongseok Park]]・[[Alvin Cheung]] とともに [[@2026__arXiv__Speculative Decoding - Performance or Illusion?]] を共著し、[[vLLM]](Ion Stoica が共著者に名を連ねる PagedAttention 論文の後継システム)上で [[Speculative Decoding]] の体系的ベンチマークを行った。分散インフラの基盤課題(トレーシング、クラウド経済学、タスクスケジューリング、LLM 評価、エージェント訓練)を扱ってきたキャリアに、LLM 推論最適化(SD の実行時間内訳・受理挙動分析)という新たな軸が加わっている。 MLSys 2026 では [[Yichuan Wang]]・[[Zhifei Li]]・[[Shu Liu]]・[[Yongji Wu]]・[[Ziming Mao]]・[[Yilong Zhao]]・[[Xiao Yan]]・[[Zhiying Xu]]・[[Yang Zhou]]・[[Sewon Min]]・[[Matei Zaharia]]・[[Joseph E. Gonzalez]] とともに [[@2025__arXiv__LEANN - A Low-Storage Vector Index]] を共著し、ベクトル検索インデックスのストレージオーバーヘッドをオンザフライ埋め込み再計算とグラフ枝刈りで最大50倍削減する [[ベクトル検索インデックス|LEANN]] を発表した。分散インフラの基盤課題(トレーシング、クラウド経済学、タスクスケジューリング、LLM 評価、エージェント訓練、推論最適化)を扱ってきたキャリアに、パーソナルデバイス向けストレージ効率ベクトル検索という新たな軸が加わっている。 OSDI 2026 では [[Yang Zhou]]・[[Ziming Mao]]・[[Yilong Zhao]]・[[Yongji Wu]]・[[Zhiying Xu]] ら(LEANN でも同じ UC Berkeley グループの一部が共著者に名を連ねる)とともに [[UCCL-Tran]] を発表し([[@2026__OSDI__UCCL-Tran - An Extensible Software Transport Layer for GPU Networking]])、RDMA NIC のコントロールパスをホスト CPU 上のソフトウェアへ切り離す拡張可能トランスポート層の開発に参加した。分散インフラの基盤課題(トレーシング、クラウド経済学、タスクスケジューリング、LLM 評価、エージェント訓練、推論最適化、ベクトル検索)を扱ってきたキャリアに、GPU ネットワーキングのトランスポート層拡張性という新たな軸が加わっている。 (Sources: [[@2007__NSDI__X-Trace - A Pervasive Network Tracing Framework]], [[@2009__UCB TR__Above the Clouds - A Berkeley View of Cloud Computing]], [[@2018__OSDI__Ray A Distributed Framework for Emerging AI Applications]], [[@2024__arXiv__Chatbot Arena - An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference]], [[@2025__Together AI__DeepSWE - Training a Fully Open-sourced State-of-the-Art Coding Agent by Scaling RL]], [[@2026__arXiv__Speculative Decoding - Performance or Illusion?]], [[@2025__arXiv__LEANN - A Low-Storage Vector Index]], [[@2026__OSDI__UCCL-Tran - An Extensible Software Transport Layer for GPU Networking]])