# Youhe Jiang [[University of Cambridge]] 所属の研究者。異種 GPU・異種 LLM を活用した費用効率的な LLM サービングを一貫した研究テーマとし、[[@2026__MLSys__BOute - Cost-Efficient LLM Serving with Heterogeneous LLMs and GPUs via Multi-Objective Bayesian Optimization]](MLSys 2026)の筆頭著者を務めた。同論文では [[Fangcheng Fu]]([[Shanghai Jiao Tong University]])・[[Eiko Yoneki]](Cambridge)と共同で、多目的ベイズ最適化(MOBO)によりモデルルーティングと GPU デプロイメントを協調最適化するシステム BOute を提案した。連絡先は [email protected](スライド記載)。(Source: [[@2026__MLSys__BOute - Cost-Efficient LLM Serving with Heterogeneous LLMs and GPUs via Multi-Objective Bayesian Optimization]]) BOute の関連研究として、同著者は ThunderServe(異種GPU上でのprefill/decode分離配置)や HexGen 系(異種環境での分散生成推論)など、異種資源を用いた LLM サービング・訓練の一連の研究を発表している(BOute論文の参考文献リストより)。 ## 関連 - ソース: [[@2026__MLSys__BOute - Cost-Efficient LLM Serving with Heterogeneous LLMs and GPUs via Multi-Objective Bayesian Optimization]] - 共著者: [[Fangcheng Fu]] / [[Eiko Yoneki]] / [[Ran Yan]] - 所属: [[University of Cambridge]]