--- type: entity entity_type: person title: "Manya Ghobadi" related: - "[[@2015__SIGCOMM__TIMELY - RTT-based Congestion Control for the Datacenter]]" - "[[Google]]" - "[[Microsoft]]" - "[[データセンター輻輳制御]]" aliases: - "Monia Ghobadi" - Ghobadi date: 2026-06-17 10:00 created: 2026-06-17 updated: 2026-09-11 tags: - 2026/06/17 - 2026/08/10 - 2026/09/03 - entity - person - distributed-systems - networking status: seed sources: - "[[@2023__NSDI__TopoOpt - Co-optimizing Network Topology and Parallelization Strategy for Distributed Training Jobs]]" first_mentioned: "[[@2024__NSDI__Cassini Network-Aware Job Scheduling in Machine Learning Clusters]]" ---# Manya Ghobadi マサチューセッツ工科大学(MIT)の准教授。ネットワークシステム、特に大規模 AI/ML クラスタの通信インフラと光学ネットワークを研究する。SIP-ML(SIGCOMM 2021、光ネットワーク相互接続)や Cassini など ML クラスタのネットワーク性能に関する研究を複数発表している。MIT 着任以前は [[Microsoft Research]] に所属し、データセンター光層の障害研究(CorrOpt・RAIL)に取り組んでいた。原論文表記は "Monia Ghobadi"(本エンティティの ["Manya Ghobadi"] という表記は初期 ingest 時の表記ゆれであり、同一人物を指す)。 ## 主要業績 - **Rail-only**(arXiv 2307.12169, v5 2024): LLM 訓練のスパース通信パターンを分析しスパイン層を除去した低コスト高性能ネットワークアーキテクチャを提案。コスト 38〜77%・消費電力 37〜75% 削減を達成。[[Weiyang Wang]] との共同研究。([[@2023__arXiv__Rail-only - A Low-Cost High-Performance Network for Training LLMs with Trillion Parameters]]) - [[Cassini]]: ML クラスタ向けネットワーク対応ジョブスケジューラ。通信位相の幾何抽象化と Affinity グラフによる互換性スコア最適化を提案。NSDI 2024 で発表([[@2024__NSDI__Cassini Network-Aware Job Scheduling in Machine Learning Clusters]]) - SIP-ML(SIGCOMM 2021): 機械学習訓練向けの高帯域幅光ネットワーク相互接続設計(Khani ほかとの共著) - TopoOpt(NSDI 2023): ネットワークトポロジと並列化戦略の共最適化(Wang ほかとの共著) - CorrOpt(SIGCOMM 2017、[[Microsoft Research]] 在籍時): データセンターのパケット破損を大規模計測で特性化し、緩和システムを設計。([[@2017__SIGCOMM__Understanding and Mitigating Packet Corruption in Data Center Networks]]) - RAIL(NSDI 2017、[[Microsoft Research]] 在籍時): 光トランシーバーの過剰設計を利用したコスト削減システム。([[@2017__NSDI__RAIL - A Case for Redundant Arrays of Inexpensive Links in Data Center Networks]]) ## 所属 - [[MIT|Massachusetts Institute of Technology]](MIT)CSAIL, EECS 学科(現在) - 元 [[Microsoft Research]](CorrOpt・RAIL 執筆時) ## 関連 - ソース: [[@2024__NSDI__Cassini Network-Aware Job Scheduling in Machine Learning Clusters]] / [[@2023__arXiv__Rail-only - A Low-Cost High-Performance Network for Training LLMs with Trillion Parameters]] / [[@2017__SIGCOMM__Understanding and Mitigating Packet Corruption in Data Center Networks]] / [[@2017__NSDI__RAIL - A Case for Redundant Arrays of Inexpensive Links in Data Center Networks]] / [[@2023__NSDI__TopoOpt - Co-optimizing Network Topology and Parallelization Strategy for Distributed Training Jobs]] - エンティティ: [[Weiyang Wang]] / [[Sudarsanan Rajasekaran]] / [[Aditya Akella]] / [[Cassini]] / [[Danyang Zhuo]] / [[Ratul Mahajan]] / [[Klaus-Tycho Förster]] / [[Arvind Krishnamurthy]] / [[Thomas Anderson]] / [[Xuan Kelvin Zou]] / [[Hang Guan]] / [[TopoOpt]] - 概念: [[ネットワーク対応スケジューリング]] / [[GPUクラスタスケジューリング]] / [[LLM分散学習]] / [[Fat-Tree]] ## 統合した記述(Monia Ghobadi) # Monia Ghobadi RTT ベースのデータセンター輻輳制御プロトコル TIMELY を提案した SIGCOMM '15 論文 [[@2015__SIGCOMM__TIMELY - RTT-based Congestion Control for the Datacenter]] の共著者。論文の脚注には「[[Google]] 在籍中に実施した研究」との注記があり、現在は [[Microsoft]] 所属である。 ## 関連 - ソース: [[@2015__SIGCOMM__TIMELY - RTT-based Congestion Control for the Datacenter]] - 組織: [[Google]](研究当時) / [[Microsoft]](現所属) - 概念: [[データセンター輻輳制御]]