# Xin Jin [[Peking University]] 所属。MegaScale 論文(NSDI '24)の責任著者の一人([email protected])。(Source: [[@2024__NSDI__MegaScale - Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs]]) OSDI 2024 の [[DistServe]] 論文では責任著者として参加し、LLM 推論における [[Prefill-Decode分離]] と Goodput 最適化のシステム設計を報告した。(Source: [[@2024__OSDI__DistServe - Disaggregating Prefill and Decoding for Goodput-optimized Large Language Model Serving]]) NSDI '26 の [[@2026__NSDI__ServeGen - Workload Characterization and Generation of Large Language Model Serving in Production]] では [[Xue Li]] と並ぶ責任著者(corresponding author)として参加し、Alibaba Cloud の本番 LLM サービングワークロードの大規模特性化とワークロード生成フレームワーク [[ServeGen]] を主導した。DistServe(LLM 推論システムの Prefill-Decode 分離設計)から本論文(その分離設計をベンチマークするワークロードそのものの特性化・生成)へと、LLM 推論サービング研究の射程をシステム設計からワークロード工学へ広げている。(Source: [[@2026__NSDI__ServeGen - Workload Characterization and Generation of Large Language Model Serving in Production]]) SIGCOMM 2023 の [[@2023__SIGCOMM__Understanding the Micro-Behaviors of Hardware Offloaded Network Stacks with Lumina]](共著者リストの所属は Peking University)にも corresponding author として参加し、RDMA NIC のマイクロビヘイビアをプログラマブルスイッチでの決定論的イベント注入で検証するツール Lumina の開発を主導した。同論文の著者 [[Zhuolong Yu (Johns Hopkins University)]] は Xin Jin の指導下にあった学生であり(先行研究 Netlock・Qpipe でも共著)、MegaScale・DistServe・ServeGen という LLM 推論サービング研究の系譜とは別に、RDMA ネットワークスタックの正しさ・性能検証という基盤インフラ研究にも同時期から一貫して関わっていることが分かる。(Source: [[@2023__SIGCOMM__Understanding the Micro-Behaviors of Hardware Offloaded Network Stacks with Lumina]]) ## 関連 - ソース: [[@2024__NSDI__MegaScale - Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs]] / [[@2024__OSDI__DistServe - Disaggregating Prefill and Decoding for Goodput-optimized Large Language Model Serving]] / [[@2026__NSDI__ServeGen - Workload Characterization and Generation of Large Language Model Serving in Production]] / [[@2023__SIGCOMM__Understanding the Micro-Behaviors of Hardware Offloaded Network Stacks with Lumina]] - エンティティ: [[Peking University]] / [[ServeGen]] / [[Zhuolong Yu (Johns Hopkins University)]]