分散計算、ゲーム理論、情報理論など。
説明物品の廃棄を伴う家事分担における最大最小シェア（MMS）配分
要約本論文は、ウェブプラットフォーム上の共同作業における負担の公平な配分を扱います。各タスクの作業コストは参加者ごとに異なります。目標は、未配分のタスクをできるだけ少なくしつつ、各参加者に元の問題での最大最小シェア（MMS）を保証することです。著者らは、4人以上の参加者がいる任意の問題について、最大 n-3 回の廃棄で十分であることを示し、Barman らの 2m/11+n の上界を改善して、タスク数 m への依存を取り除きました。4人の場合には、1回の廃棄で常に十分であるという厳密な結果を得ています。
説明VS-Flash：計算機能付きメモリ意味フラッシュによるベクトル検索の高速化
要約検索拡張生成（RAG）システムではデータ量がホストDRAMを超え、ベクトルデータベースがSSD上のMMapベースの提供に依存しています。本論文は、フラッシュを大容量のメモリ意味空間として扱い、クエリとワークロードの特性に応じて実行エンジンを動的に選ぶVS-Flashを提案します。大規模バッチのクエリは計算型メモリ意味フラッシュ（CMS-Flash）装置で、小規模で遅延に敏感なクエリはホストCPUで処理し、両経路は同じ常駐セグメントを共有します。三つの十億規模データセットで、一括検索のスループットは素のMilvusに比べ平均36.8倍、最大57.4倍向上し、混合負荷では遅延に敏感な要求のp99遅延を最大24.8倍削減したと報告されています。
説明平均利得ゲームにおける戦略復元は、ゼロから解くのと同程度に困難であることの証明
要約本論文は、有限の重み付き有向グラフ上で二人のプレイヤーが行う、決定的・ゼロ和・交互着手の平均利得ゲーム（MPG）を扱う。値がわかっているとき最適戦略を求める「戦略復元」問題は、値を知らない状態からMPGを解く問題と本質的に同程度に難しいことを、簡単な還元により示す。さらに、もう一方のプレイヤーの最適戦略と全頂点の値が既知であっても、一方のプレイヤーの最適戦略を求めることは依然として困難であると論じる。
説明panvram：ヒトのパンゲノムコホートへのGPU常駐型ランダムアクセス手法
要約本論文は、ヒトのパンゲノムから短い配列断片を繰り返し抽出する用途向けに、panvram を提案している。各アセンブリを参照配列からの相対ブロックアーカイブとして保存し、それらをGPU上にプールする。558本のハプロタイプアセンブリで、既定のq4k表現は復号済み参照を含めて16.642 GBの常駐プールを占め、コンパクト表現では11.634 GBとなる。スループットはバッチAPIによる測定値であり、同一環境の反復試験としてはまとめられていない。
説明最終層からクロス層へ：フェデレーテッド学習のための一回限りの結合分類器再構築
要約本論文は、非IID データによって生じる分類器の偏りという問題を扱っています。最終層よりも中間層の表現から構築した分類器の方が性能が高いことを示し、そのうえで各層の情報を結合する FLARE（Federated Cross-Layer Joint ClAssifier REconstruction）を提案しています。学習後にクライアントが一回の順伝播でクラス別統計量を抽出し、サーバーが跨層リッジ分類器を構築します。11 のデータセットと 8 種類のモデルでの実験では、後処理として精度が 11.35% 向上し、追加の通信は 1 回のみとされています。
説明Plumtreeにおける任意送信元からのブロードキャストを高速化するツリー外転送機構
要約Plumtreeは、ゴシップオーバーレイに全域木を埋め込むブロードキャストプロトコルですが、木は最初のブロードキャストに基づいて構築されるため、他のノード（特に葉ノード）が発信する放送では遠回りが生じることがあります。本論文は、送信元付近のノードが非ツリーリンク上へ指定確率で追加転送を行う「確率的エクスーディング」を提案します。ツリーは変更されません。1000ノードのランダム正則オーバーレイでのシミュレーションでは、ランダムに選んだ送信元について、95パーセンタイル配信遅延がPlumtreeに比べ約40%減少しました。
説明サンプリングに基づく二者間外部性補償による確率的スケジューリングの非貨幣的メカニズム
要約本論文は、お金を使わずに共有資源を配分する方法を扱います。参加者は私的で確率的な需要を持ち、待ち行列に入ることができ、戦略的、さらには敵対的に振る舞う可能性があります。著者らはSampled Pairwise Externality Compensator（SPEC）と呼ばれる非貨幣的なオンライン配分の枠組みを提案し、将来の外部性の厳密な計算をサンプリング推定に置き換えて効率化しています。確率的スケジューリングモデルでは、最悪ケースで完全情報の計画者が得られる最適な理想効用の割合を各参加者に保証し、ジョブの期限切れ確率が0に近づく長期的な極限では、その割合が1に近づくことを示しています。
説明異種GPUクラスタにおける無効占有：予測、寄与分析、準備状態を考慮したスケジューリング
要約本論文は、異種GPUクラスタでジョブにGPUが割り当てられても準備が整わず長時間計算に使われない「無効占有」の問題を扱います。Alibaba GPUクラスタのトレースでは、実行記録の52.70%が準備完了にならなかったと報告されています。著者らは準備状態を考慮したスケジューリング（RAS）を提案し、受付時点で観測できる9つの属性から準備確率を予測して受付順序を並べ替えます。機械単位で分けた5分割検証でのROC-AUCは0.8187です。RASにより無効占有の割合は43.64%から27.15%に下がり、8GPU以上の大規模要求の有効カバー率は46.11%から63.18%に向上したとされ、容量利用率は損なわれていません。
説明マルチGPUシステムにおけるパイプライン型クリロフ法の三重オーバーラップ実装
要約本論文は、パイプライン型前処理付き共役勾配法（Pipe-PCG）と安定化双共役勾配法（Pipe-BiCGStab）に対し、計算・集合通信・不規則なP2P通信を同時に実行する三重オーバーラップ実装を提案しています。MareNostrum 5（H100）およびLeonardo（A100）で、PETScや二ストリームのNCCL実装と比較して評価されています。64GPUでの幾何平均高速化率は二ストリーム基準に対し、Pipe-PCGで1.23〜1.33倍、Pipe-BiCGStabで1.30倍です。大規模実験では最大35%（Pipe-PCG）、33%（Pipe-BiCGStab）の高速化が報告されています。
注目点計算と通信の重なりを3ストリームに拡張し、最大512GPUで2ストリーム基準より明確な高速化を示しており、既存手法への実質的改良である。
説明情報制約付き最適輸送のための自己結合ガウス極値不等式と率歪み知覚への応用
要約本論文は、同一分布の二つのコピー間で目標相関を達成するのに必要な相互情報量を検討し、与えられた平均と共分散の下でガウス分布が最も大きな最小情報コストを持つことを示すガウス極値不等式を証明する。証明は中点接着構成を用いる。この結果を率歪み知覚問題に適用し、無制限の共通乱数性の下で二次歪みとWasserstein-2知覚尺度について高斯極値性を確立する。有限の共通乱数性の場合にも類似の結果を示す。
注目点自己結合問題のガウス極値不等式を中点グルーイングで証明し、歪み知覚理論の既知結果を拡張する。証明は厳密で応用も示される。
説明空間エクスカーション集合の信頼区域に対する混合精度GPU高速化
要約本論文は、場の値が閾値を超える領域（空間エクスカーション集合）の内側・外側信頼区域を、不完全でノイズを含む観測のもとで計算するためのGPU高速化フレームワークを提案します。適応的なタイル単位の混合精度演算と分散タスク実行を組み合わせ、ユニバーサルクリギング、条件付きガウス模擬、信頼区域の較正を高速化します。適切な精度許容値のもとで、経験的カバー率は倍精度の参照値および名目上の90%信頼水準に近く、海面塩分の実験でも倍精度参照と高い一致を示しました。
説明Intel Arc GPU で INT8 行列演算エンジンを用い DGEMM・ZGEMM をエミュレートする：Xe2 アーキテクチャ上の Ozaki 方式 II
要約本論文は、Intel GPU 向けとしては初めて Ozaki 方式 II を実装したものです。SYCL と oneMKL を用い、dgemm/zgemm の BLAS インターフェースを全面的に提供します。浮動小数点の行列積を、いくつかの厳密な INT8 積と中国剰余定理による再構成に変換し、積の数で精度が決まります。Intel Arc Pro B60 では、エミュレートした DGEMM が最大 21.1 TFLOP/s に達し、同ボードのネイティブ FP64 DGEMM の 12～28 倍です。
注目点Ozakiスキーム II を初めて Intel GPU に移植し Xe2 向けに複数の最適化を行い、ネイティブ FP64 との比較で大きな性能向上を示している。
説明PlaneZip：PCIe 経由でオフロードされる学習時アクティベーションのためのロスレス・ビットプレーン圧縮
要約メモリ容量に制約のある学習では、アクティベーションをホストメモリへ退避するか、破棄して再計算します。本論文は、退避されるテンソルをコピー経路で圧縮し、その圧縮を前提に退避計画を立てる PlaneZip を提案します。128バイトのブロックごとに最も小さい符号化方式を選び、圧縮比を予測して転送時間を見積もります。シミュレーションでは、再計算のオーバーヘッドが従来手法より大きく削減されたと報告されています。
説明ノイズ除去拡散確率モデルの収束性：Rényi ダイバージェンスからの分析
要約本論文は、ノイズ除去拡散確率モデル（DDPM）の収束性を、全変動距離・KLダイバージェンス・Wasserstein距離より強いRényiダイバージェンスで分析したものです。総誤差は混合誤差、離散化誤差、スコア推定誤差に分解されることが示されています。また、α-Rényiダイバージェンスでε精度に達する反復回数の計算量と、臨界減衰DDPMへの拡張が論じられています。
説明単純オークションにおける改良された近似と厳密な競争保証
要約本論文は、各商品の価値が互いに独立な加法的買い手1人に対する単純オークションを扱う。商品が正則性を満たす場合、個別販売とバンドル販売の収入の近似関係が厳密であることを示し、Beyhaghi らによる未解決問題（EC 2025）に答えている。一般の独立な商品については、近似係数を従来の 6 と 5.2 から 2.645 へ改善し、既知の下界を 2 から 2.11 へ引き上げている。
注目点多品目オークションの近似係数と下界を改善し、公開問題に答える厳密な上界を示す。証明は厳密。
説明集団採餌の仕組み：最大エントロピー場と結合したパーコレーション型の動員カスケード
要約この論文は、資源を見つけた個体が線形閾値カスケードで仲間を動員し、その移動が通信ネットワークを書き換えて集団の集合と解放を自己制限的に繰り返す集団採餌モデルを提案しています。著者らは、個別の調整なしに、発見への動員、限界価値に基づく斑からの離脱、局所的開発へ切り替わるLévy探索が同時に現れると述べています。資源が疎で集中している場合、単独探索の最大7.6倍の採取量が得られるとしています。
説明HEL：GPU常駐ランタイムのオーケストレーションのための異種拡張可能レイヤー
要約本論文は、ユーザーアプリケーションの存続期間中に持続するステートフルなサービス上に構築された、GPU常駐ランタイムシステムHELを紹介しています。プログラマーはワークロードを、コルーチン風のタスクを生成するアプリケーションとして記述し、それらはHELランタイムによってスケジュールされ実行されます。同期・非同期タスク、実行時依存関係を持つタスク、バッチ投入、自動リトライをサポートします。生産者-消費者およびホストRPCのベンチマークと、PFPL圧縮の事例により評価され、GPUの利用率が低い場合や、タスクの遅延を隠蔽できる場面で性能上の優位性が示されています。
説明弱信号の潜在変数モデルにおけるサンプル複雑度
要約本論文は、信号強度パラメータβが小さい弱信号領域での潜在変数モデルのパラメータ推定を研究します。β=0では観測分布が未知パラメータによらず同一になり、その共通の分布を基準にβのべき級数で尤度比を展開して解析します。パラメータがr次で初めて大域的に識別可能な場合、一定精度の推定には少なくとも約β^{-2r}個のサンプルが必要であることを示し、最尤推定と積率法がその速度を達成する条件も与えています。加法雑音通信路や指数型族など、代数的構造をもつモデルに応用しています。
説明Gray 順序ネックレスから得られる最適な単一トラック Gray 符号
要約単一トラック Gray 符号は、各列が第一列の巡回シフトになっている巡回 Gray 符号です。素数長 n では最長周期が 2^n−2 となりますが、1996 年の提案以来、すべての素数で達成されるかは未解決でした。本論文は、Degni と Drisko（2007）のネックレスの反射 Gray 符号順序に関する予想から、すべての素数で最適な符号が存在することが従うことを示します。この含意は Lean 4 で形式化され、n≤47 の奇素数について計算によっても裏付けられています。
注目点Degni-Drisko予想を単一トラック・グレイ符号に結びつけ、素数長の未解決問題に道を開く。形式化と段階的計算で検証、影響は分野内に限られる。
