# James Hongyi Zeng 所属は [[Meta]] ネットワークインフラチーム。 [[@2025__arXiv__Collective Communication for 100k+ GPUs]] の責任著者(correspondence)として、10 万+ GPU 規模の集合通信スタック NCCLX・CTran の設計を主導した。(Source: [[@2025__arXiv__Collective Communication for 100k+ GPUs]]) [[@2026__SIGCOMM__Connecting 100K+ GPUs - Building the Communication Stack for Large-Scale LLM Training]](SIGCOMM 2026)では筆頭著者として、多建屋物理トポロジと MoE バーストトラフィックに対応する通信ライブラリ CCLX・トランスポート層 DQPLB・障害箇所特定/性能可観測性/分散 CPU エミュレーションを含む運用ツール群を報告した。(Source: [[@2026__SIGCOMM__Connecting 100K+ GPUs - Building the Communication Stack for Large-Scale LLM Training]]) [[@2024__SIGCOMM__RDMA over Ethernet for Distributed AI Training at Meta Scale]] の共著者としても参加。Meta の AI 訓練向け RoCE ネットワーク全体の設計・ルーティング進化・DCQCN 廃止の判断に関与した。(Source: [[@2024__SIGCOMM__RDMA over Ethernet for Distributed AI Training at Meta Scale]]) 2017年時点では [[Facebook]], Inc. 所属として、本番データセンターの ToR スイッチを25µs粒度で計測しµburstの存在を示した [[@2017__IMC__High-Resolution Measurement of Data Center Microbursts]](IMC 2017)の共著者だった。(Source: [[@2017__IMC__High-Resolution Measurement of Data Center Microbursts]]) ## 関連 - ソース: [[@2025__arXiv__Collective Communication for 100k+ GPUs]] / [[@2026__SIGCOMM__Connecting 100K+ GPUs - Building the Communication Stack for Large-Scale LLM Training]] / [[@2024__SIGCOMM__RDMA over Ethernet for Distributed AI Training at Meta Scale]] / [[@2017__IMC__High-Resolution Measurement of Data Center Microbursts]] - エンティティ: [[Meta]]