Ultra Ethernet最新動向
～大規模AIデータセンターネットワーク～
●生成AIの大規模分散学習と推論（分散アルゴリズムと通信） ●AI計算基盤を支えるデータセンターネットワーク技術 ●Ultra Ethernet Consortiumにおけるスケールアップ、スケールアウトネットワークの最新動向
Arrcus, Inc.
プリンシパル エンジニア
海老澤 健太郎
インターネット黎明期より、ネットワーク技術や製品の検証、サービス導入支援に携わる。その後、国内外のスタートアップ企業において、顧客サポート、製品デザイン、開発マネジメントなど幅広い領域を担当。ASIC・FPGAを活用した高性能フロールータ、OpenFlowスイッチの開発などに従事。また、大手自動車メーカーおよび通信事業者の嘱託研究員として、P4やSONiCなど、オープンネットワーキング技術のコミュニティ活動にも取り組む。現在は北米スタートアップ企業にて、AI向け機能を中心にネットワーク機器の研究開発に従事している。
（株）Preferred Networks
エンジニア
上野 裕一郎
2019年に東京工業大学工学部情報工学科（現 東京科学大学）を卒業後、2021年に同大学情報理工学院情報工学系修士課程を修了。大学院では高性能計算分野、とくに分散深層学習の高速化・省メモリ化・省I/O化に関する研究に従事。2021年より株式会社Preferred Networksに入社し、GPU・MN-Core・RDMAネットワークのパフォーマンス改善、深層学習のための分散キャッシュシステムの開発、Software-Defined Storageの運用、サーバプロビジョニング自動化など、低レイヤーの技術を主軸として機械学習プラットフォームの開発・運用に取り組んでいる。
さくらインターネット（株）
プリンシパルエンジニア
小林 正幸
国内のサービスプロバイダにて、インターネットおよびデータセンターネットワークの設計・構築・運用に長年従事。近年はAIワークロードの拡大を背景に、GPUを中心としたデータセンターネットワークの設計・最適化に取り組む。現在は将来導入を見据え、ネットワークに加えサーバ内部アーキテクチャや光接続も含めたエンドツーエンドのデータパス全体を対象に、新技術・新製品の調査、選定、検証を担当している。