# Princeton University 米国ニュージャージー州の研究大学。[[Jiahao Qiu]] の所属であり、[[@2026__arXiv__Position - The Inevitable End of One-Architecture-Fits-All-Domains in Time Series Forecasting]] の共著者機関。Qiu は TFB（Towards Comprehensive and Fair Benchmarking of Time Series Forecasting Methods）ベンチマークの共著者でもある。また [[Yuqi Nie]] の所属機関として Time-MoE(ICLR 2025)にも記載される。さらに [[Shunyu Yao]] と [[Karthik Narasimhan]] が所属する Princeton NLP Group からは ReAct(ICLR 2023)が発表された。2012年の Serval: An End-Host Stack for Service-Centric Networking では [[Erik Nordström]]、[[David Shue]]、[[Prem Gopalan]]、[[Robert Kiefer]]、[[Matvey Arye]]、[[Jennifer Rexford]]、[[Michael J. Freedman]] の所属機関として記載される。2008年には [[Changhoon Kim]]・[[Jennifer Rexford]] の所属機関として、一hop DHT ベースのスケーラブル Ethernet アーキテクチャ SEATTLE(SIGCOMM 2008)にも記載される(Source: [[@2008__SIGCOMM__Floodless in SEATTLE - A Scalable Ethernet Architecture for Large Enterprises]])。Research Computing部門は [[Jonathan Halverson]]・[[Josko Plazonic]] が中心となりジョブ監視プラットフォーム [[Jobstats]] とその拡張 [[Job Defense Shield]] を開発しており、GPUアイドルジョブの自動キャンセル・GPU分割(MIG)・詳細GPUメトリクスに関する複数大学横断の実践知を [[@2026__PEARC__Getting the Most Out of Your GPUs]] にまとめている。Computer Scienceの [[Samyak Gupta]] はGPU共有のためのSlurmプラグイン開発にも関わる(Source: [[@2026__PEARC__Getting the Most Out of Your GPUs]])。 ## 関連 - エンティティ: [[Jiahao Qiu]] / [[Yuqi Nie]] / [[Shunyu Yao]] / [[Karthik Narasimhan]] / [[Erik Nordström]] / [[David Shue]] / [[Prem Gopalan]] / [[Robert Kiefer]] / [[Matvey Arye]] / [[Jennifer Rexford]] / [[Michael J. Freedman]] / [[Changhoon Kim]] / [[Jonathan Halverson]] / [[Josko Plazonic]] / [[Samyak Gupta]] / [[Jobstats]] / [[Job Defense Shield]] - ソース: [[@2026__arXiv__Position - The Inevitable End of One-Architecture-Fits-All-Domains in Time Series Forecasting]] / [[@2025__ICLR__Time-MoE - Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts]] / [[@2023__ICLR__ReAct Synergizing Reasoning and Acting in Language Models]] / [[@2012__NSDI__Serval An End-Host Stack for Service-Centric Networking]] / [[@2008__SIGCOMM__Floodless in SEATTLE - A Scalable Ethernet Architecture for Large Enterprises]] / [[@2026__PEARC__Getting the Most Out of Your GPUs]] ## 出典 - [[@2026__arXiv__Position - The Inevitable End of One-Architecture-Fits-All-Domains in Time Series Forecasting]] - [[@2025__ICLR__Time-MoE - Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts]] - [[@2023__ICLR__ReAct Synergizing Reasoning and Acting in Language Models]] - [[@2012__NSDI__Serval An End-Host Stack for Service-Centric Networking]] - [[@2008__SIGCOMM__Floodless in SEATTLE - A Scalable Ethernet Architecture for Large Enterprises]] - [[@2026__PEARC__Getting the Most Out of Your GPUs]]