# MIT CSAIL ## 概要 MIT CSAIL(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)は、マサチューセッツ工科大学(MIT)のコンピュータ科学と人工知能の中核研究機関である。データベースシステム分野では [[Michael Stonebraker]]・[[Samuel Madden]] らが所属し、[[H-Store]]・[[VoltDB]] の設計研究を主導した。 ## データベース研究との関連 本 wiki では以下の研究との関係で登場する: - [[H-Store]]: シェアードナッシング・主記憶常駐 OLTP の研究([[@2007__VLDB__The End of an Architectural Era (It's Time for a Complete Rewrite)]]) - OLTP アーキテクチャ分析([[@2008__SIGMOD__OLTP through the looking glass, and what we found there]]) - メインメモリ OLTP 復旧手法の比較([[@2014__ICDE__Rethinking Main Memory OLTP Recovery]]) ## NLP/言語モデル研究との関連 - [[@2022__ACL__GLM - General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling]] の共著者 [[Yujie Qian]] の所属。Tsinghua University の [[Zhengxiao Du]] らとの共同で、自己回帰空白埋めによる汎用言語モデル GLM のフレームワークを設計した。 ## ネットワーク・AI インフラ研究との関連 - [[Manya Ghobadi]] 准教授率いるグループが LLM 訓練向けネットワーク設計を研究する。[[Weiyang Wang]] との共同で Rail-only アーキテクチャ(arXiv 2307.12169)を発表し、スパイン層除去によるコスト 38〜77% 削減を達成した。([[@2023__arXiv__Rail-only - A Low-Cost High-Performance Network for Training LLMs with Trillion Parameters]]) ## 関連 - [[Michael Stonebraker]]（教授・チューリング賞受賞者） - [[Samuel Madden]]（教授） - [[Nirmesh Malviya]]（研究者） - [[Yujie Qian]]（GLM 共著者・在籍当時) - [[H-Store]]・[[VoltDB]]（主要研究成果) ## ML for データベース・クエリ性能予測研究との関連 - [[Tim Kraska]]・[[Samuel Madden]] らが OSprey (OS Pre-trained Transformer) を開発。OS メトリクス時系列からシステム状態エンベディングを生成し、クラウド環境でのクエリレイテンシ汎化予測を実現。([[@2024__arXiv__OS Pre-trained Transformer - Predicting Query Latencies across Changing System Contexts]]) - [[Mohammad Alizadeh]]（ネットワーキング・ML-for-systems 研究者）も共著。 ## 出典 - [[@2014__ICDE__Rethinking Main Memory OLTP Recovery]]（本 wiki での初出） - [[@2022__ACL__GLM - General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling]] - [[@2024__arXiv__OS Pre-trained Transformer - Predicting Query Latencies across Changing System Contexts]]（OSprey：ML for QPP）