# Mosharaf Chowdhury ## 定義 Mosharaf Chowdhury は [[University of Michigan]] の准教授であり、機械学習システムおよびネットワーキングの研究者である。([[@2024__TMLR__Efficient Large Language Models - A Survey]]) ## 役割・位置づけ - [[@2024__TMLR__Efficient Large Language Models - A Survey]] の共著者として、システム視点からの知見を寄与した。 - ML クラスタスケジューリングや公平性に関する研究で知られ、Gavel（GPU クラスタスケジューラ）、Tiresias（DNN ジョブスケジューリング）、Themis（ML クラスタ公平性）などの成果がある。 - エネルギー効率の高い LLM 訓練フレームワーク Perseus を提案しており、同サーベイ内でもシステム効率化の文脈で引用されている。 - エネルギー最適化ツールキット Zeus の開発にも関与し、GPU のエネルギー消費を削減する研究を推進している。 ## 関連 - エンティティ: [[University of Michigan]] / [[Mi Zhang]] / [[The Ohio State University]] - コンセプト: エネルギー効率 / クラスタスケジューリング - ソース: [[@2024__TMLR__Efficient Large Language Models - A Survey]] ## 出典 - [[@2024__TMLR__Efficient Large Language Models - A Survey]]