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説明Ascend-SpMM：昇腾NPU上で疎行列と密行列の積を高速化する手法
要約疎行列と密行列の積（SpMM）は、グラフニューラルネットワークや科学計算で基本となる演算です。本論文は、昇腾（Ascend）NPUのCube部とVector部が物理的に分離された構造に合わせたフレームワーク「Ascend-SpMM」を提案します。コスト모델に基づき、密な領域はCube経路、疎な残差はVector経路へ割り当て、専用のサブカーネルで処理します。最強のNPUベースラインに対し幾何平均で12.70〜20.55倍の高速化を示し、GNNの学習全体では最大6.8倍の高速化を達成したと報告しています。ソースコードは公開されています。
説明49〜61次元における接吻数の下界の改良
要約本論文は、49〜61次元（d = 49, ..., 61）のR^dにおける明示的な接吻配置を示し、13の次元すべてで従来の公表済みの最良下界を上回った。配置は、極値偶単模格子P_48pの52,416,000点の最小殻に対してYangらの対蹠ブロック持ち上げを適用し、7,193本の最小直線からなるクラスを用いて得られている。すべての結果は厳密な整数演算で検証され、証明書はコードとともに公開されている。
説明スーパースカラー・ループプロセッサ：規則的な計算集約型ループ向けの軽量なスーパースカラー実行アーキテクチャ
要約本論文は、規則的で計算集約的なループカーネル向けに、動的な非順序スケジューリングを使わずに複数命令発行を行う軽量なスーパースカラー・ループプロセッサ（SLP）を提案しています。小型のRV32Iコアに浮動小数点サポートを加えたオープンソースのプロトタイプ「Schnizo」を開発しました。複数の機械学習およびHPCのマイクロカーネルにおいて、スカラー基準実装よりIPCと浮動小数点ユニットの利用率が高いことを示しています。
説明車両ISACシステムにおけるRIS偽装攻撃の信号レベル検出のためのグリーン学習手法
要約本論文は、車両統合センシング・通信（ISAC）システムにおいて悪意ある再構成可能インテリジェント表面（RIS）が行う偽装攻撃を対象とする。路側ユニット（RSU）のマッチドフィルタ後のエコーから、RIS偽装を直接検出する信号レベルのグリーン学習（GL）フレームワークを提案している。手法は、2段階の調整バイアス付き部分空間近似（SAAB）、判別特徴検定（DFT）、極端勾配ブースティング（XGBoost）を組み合わせたものである。シミュレーションでは、受信機雑音電力−80 dBmにおいて32素子の悪意あるRISに対し99.335%の検出精度を示し、演算量は0.1119百万FLOPsである。
説明レイトレーシングパラメータに基づく、カスケードXGBoostによる軽量ハイブリッドプリコーディング（広帯域大規模MIMO-OFDMシステム向け）
要約本論文は、コンパクトなレイトレーシング経路パラメータをアナログビームフォーミングのコードワード番号へ直接写像する軽量ハイブリッドプリコーディング手法XGB-SVDを提案し、カスケード型の極端勾配ブースティング（XGBoost）を用いています。デジタルプリコーダと合成器は、低次元化された等価チャネルに対する特異値分解（SVD）により求めます。サブ6GHz帯とミリ波帯にまたがる5つのDeepMIMOシナリオでの評価では、XGB-SVDは検討したDNNベースラインを上回り、いくつかの環境では同時直交マッチング追跡（SOMP）に近い性能を示しました。また、オンラインの計算量と学習コストはDNNベースラインより低いとされています。
説明Apto：共有PC上で自己適応的にCPU・GPUを併用するMoE推論システム
要約本論文は、メモリに制約のあるPCで混合専門家（MoE）モデルを動かすためのシステムApto（アプト）を提案している。CPUとGPUが両端から専門家の処理を取り合う動的スケジューリングにより、CPUの競合を予測せずに作業分担を適応させる。既存のGPU専用および混合型の基準システムと比べ、単独実行と並行CPU負荷の双方で高速化を示している。
説明特徴空間分解によるAdd-λ推定量の事例依存の鋭い収束率
要約本論文は、特徴空間分解（Feature Space Decomposition）の枠組みを用いて、離散確率分布のAdd-λ推定量について、期待Kullback-Leibler推定誤差の非漸近的な上界と下界を示したものです。任意の信号、次元、標本サイズ、およびλ>0の場合に成り立ち、両者は一致しています。
説明匿名有向動的ネットワークにおけるカウント：最悪ケースの正確な終了時間と、ネットワークごとの計算困難性
要約本論文は、識別子を持たない匿名のエージェントからなる有向動的ネットワークでカウント問題を扱う。一部のエージェントはリーダーとして指定され、総数nは未知である。著者らは、各エージェントがnを出力して停止する分散アルゴリズムを示し、そのラウンド数が最悪ケースで厳密であることを証明している。さらに、個々のネットワークについて、エージェントがnを決定するのに十分な情報を持つかの判定はcoNP完全であると述べている。
注目点匿名有向動的ネットワークにおける計数問題の正確な最悪ケースの丸め数を与え、タイトな界を示す。さらに個別ネットワークでの判定はcoNP完全と報告する。
説明38GHz時変チャネルの時間分散を異なる参照信号で評価する研究
要約本論文は、38GHzの時変無線チャネルにおいて、参照波形の選択が時間分散の推定に与える影響を調べています。MATLABで数値的に生成した波形、有線接続で測定した波形、電波暗室で記録した波形の3種類を、動的な道路環境で行った同一の広帯域チャネル測定データを用いて比較しています。波形の時間領域およびスペクトル特性には明確な違いがあるものの、得られた遅延プロファイルのマルチパス構造は類似しており、推定された時間分散パラメータの差は比較的小さいという結果です。調査した測定条件の下では、参照波形の選択に対する感度は限定的であることが示されています。
説明敵対的ユーザーとの通信：多元情報理論におけるビザンチンモデル
要約本論文はサーベイであり、参加ユーザーの一部が信頼できない環境での通信を扱うビザンチン通信モデルを取り上げています。マルチユーザー環境における敵対的ユーザーとの通信について、情報理論の統一的な視点から整理しています。ビザンチン多元接続通信路における信頼性のある通信、敵対者の識別、分散関数計算の最近の進展をレビューし、古典量子通信路への拡張や古典モデルと量子モデルの基本的な違いにも言及しています。最後に、通信・計算・セキュリティの交差領域における主要な未解決問題と今後の研究の方向性を示しています。
説明アクティブRIS支援システムにおける最悪ユーザー不通確率の最小化
要約本論文は、アクティブ再構成可能インテリジェントサーフェス（RIS）支援システムにおいて、最悪ユーザーの不通確率（アウテージ確率）を最小化する問題を扱う。未知のチャネル分布上で目的関数が不連続となるため、確率単体上のユーザー重み付け、微分可能化のためのsoftplus代理関数、稀だが深刻な不通事象のためのエントロピー型テールリスク集約を組み合わせて問題を段階的に再定式化する。その上で、過去のチャネルサンプルに基づくデータ駆動型確率的最適化手法により、射影付き適応モーメント推定を用いてビームフォーマと反射係数を同時に最適化する。シミュレーションにより、信頼性重視のアクティブRIS伝送設計に対する提案手法の利点が示されている。
説明分散受信下の6Gアップリンク波形とランク選択
要約本論文は、分散受信環境において6Gアップリンクで、CP-OFDMとDFT-s-OFDMの波形、およびランク1と非コヒーレントなランク2のどちらを選ぶかを検討する。両ランクにおける波形切替しきい値とランク選択マージンを導出し、送信電力、DFT拡散による損失、空間多重利得に基づく選択条件を示す。各アクセスポイントのポート利得と相関が全体の空間分離にどう影響するかも分析し、数値結果では配置によって好ましい波形とランクが異なることを示している。
説明スカラー型ガウス放送通信路の二次漸近解析
要約本論文は、スカラー型ガウス放送通信路の容量領域の曲がった境界に沿った二次符号化領域を特徴づけます。この特徴づけは平均誤り基準と最大誤り基準の両方で成り立ち、受信機雑音間の相関も許容します。この境界の各内点において、二次領域は半空間になります。達成可能性はブロック長に依存する電力配分を用いた球面重畳符号化によって示され、主な新規性は逆定理にあります。
説明超楕円曲線上の平方根長さのMDS代数幾何符号
要約本論文は、固定された種数g≥2と0<ρ<1に対して、十分大きい奇数の平方数qに対する有限体F_q上の最大距離分離（MDS）代数幾何符号を構成している。符号長はおよそ√q+1にO_g(q^{1/4})を加えたもので、パラメータは[n,⌊ρn⌋,n-⌊ρn⌋+1]_qである。これらの符号は種数gの超楕円曲線上の完全なRiemann–Roch空間を用いて構成される。qが十分大きい場合、一般化Reed–Solomon（GRS）符号とは単項式同値ではない。
注目点著者は、種数g≥2と0<ρ<1を固定し、十分大きな奇数の平方qに対し、長さ約√qの超楕円曲線上のMDS代数幾何符号を構成したと報告し、大きなqではGRS符号と単項同値でないとしている。
説明RSMA対応ピンチングアンテナ系の秘匿和レート最大化
要約本論文は、外部盗聴者が存在する下り回線において、速度分割多元接続（RSMA）を用いた単一導波路ピンチングアンテナシステムの秘匿和レート（SSR）最大化を研究している。RSMAの電力配分、安全な共通レートの割当て、およびピンチングアンテナ（PA）の位置を、送信電力・ユーザごとの秘匿レート・PA配置の制約のもとで同時に最適化している。非凸問題を解くため、RSMA資源割当てには逐次凸近似を、PA位置最適化には実行可能性を保つ射影勾配上昇法を組み合わせた交互最適化の枠組みを提案している。数値結果では、平均SSRにおいて提案手法が検討された比較手法を一貫して上回ることが示されている。
説明競争市場におけるデータ交換の安定性に関する研究
要約競合する企業同士がデータを交換したときに安定した状態を保てるかを検討した論文です。n社がデータセットの一部を交換し、その予測性能が市場競争に影響するモデルを構築し、解の概念としてコア安定性を用いています。完全合理的な市場では常にコア安定な交換が存在する一方、ロジット型需要の部分合理的な市場では存在しないことがあると示されています。提携内で市場シェアによる収益を均等に再分配すれば、コア安定な交換が存在することも示されています。
注目点競争市場におけるデータ交換のコア安定性を定式化し、完全合理的需要とロジット需要の下で存在性と非存在性の結果を示し、利益分配機構を提案している。実験はシミュレーションに基づく。
説明エージェント型ロボット群のサービング：ワークロード特性、KVキャッシュ・スラッシング、アドミッション制御
要約本論文は、視覚言語モデル、ツール利用ハーネス、視覚・言語・行動（VLA）ポリシーからなるエージェント型ロボット群の推論サービングを扱います。80件のLIBERO-PROエピソードをH800 GPU上で測定し、vLLMエンジン上でリプレイしました。同時ロボット数を20から32に増やすとスループットが大きく低下し、静的な有効エピソード上限によって回復することを示し、容量計画と受け入れ制御の実践的指針を提示しています。
説明メモリ制約のあるコンシューマ向け GPU における LLM 推論のための層単位 CPU-GPU スケジューリング
要約本論文は、単一の GPU のメモリに収まらない大規模言語モデルを、コンシューマ向け機器で効率よく動かす方法を扱います。デコード段階では、一部の層を CPU で計算する時間が重みの転送時間より短くなる場合があるため、CPU で計算している間に次の層の重みを GPU へ非同期に転送し、転送遅延を隠蔽します。CPU/GPU の計算と重み転送の配置を遅延最小化問題として定式化し、時間制約を緩和した近似モデルで最適化を行います。コンシューマ向けデスクトップ環境で、OPT-30B の推論は HuggingFace Accelerate に比べて 3.5 倍、DeepSpeed Zero-Inference に比べて 6.3 倍高速化されたと報告されています。
説明トークンをユーティリティとして扱う：AI推論サービスの計量と提供のためのモデル非依存アーキテクチャ
要約本論文は、推論の計量、サービス品質を考慮した資源提供、事業者間の精算を統合する「Token-as-a-Utility」アーキテクチャを提案している。消費量は参照推論単位（RIU）で表され、占有率に応じた事業者レーティングで共有コストを回収する。3基のGPUで測定したモデルとマルチテナント実験により、従来の方式に比べて計量誤差と価格の不一致が小さくなることが示されている。
説明状態機械レプリケーションからサーバーを取り除く（サーバーレス SMR：S²MR）
要約本論文は、物化された状態と永続的な全順序コマンドログの両方を分離型ストレージに置き、クライアントが分散的に物化状態を維持する「サーバーレス状態機械レプリケーション（S²MR）」を提案している。著者らはこの方式に基づく トランザクション型キーバリューストア AirDB を実装した。論文の評価によると、Raft上のetcdなど既存のSMRシステムと比べ、AirDB（S²MR上）はサーバー障害や不正なクライアントの影響を受けず、コールドスタートは10〜45倍速いとされている。
説明リーダーレスを超えて：移動するクラッシュに耐えるランダム化合意
要約本論文は、攻撃者がレプリカ間を移動して繰り返し一つのレプリカをクラッシュさせる場合に、多くの合意プロトコルが終了しなくなる問題を扱っています。提案されたMulti-Leader Fixed-View Simplex（ML-FVS）では、複数のリーダーがそれぞれ提案を配信し、各レプリカは見た提案の集合に投票します。投票後に公開される隠し閾値ビーコンが優先順位を与えます。固定のクラッシュ予算と遅延付きビザンチン破壊の下での期待遅延や、ランダムな遅延と故障を含む評価結果が示されています。
説明サブテラヘルツ帯低軌道衛星通信：ドップラーシフトは主要な課題か
要約本研究は、OFDM伝送を用いるサブテラヘルツ帯低軌道（LEO）衛星通信におけるドップラー周波数シフトの影響を調べたものです。著者らは、ドップラー起因と非ドップラー起因の信号劣化を併せて評価する枠組みを構築し、ドップラーシフトへの三つの工学的対策を比較しました。ドップラー効果を無視すると性能と信頼性が大きく損なわれる一方、少数の低複雑度の対策で負の影響の大部分を除去できると結論づけています。5分間の衛星通過中に一度ドップラーシフトを推定するだけで、接続期間全体で高い性能を確保できる可能性が示されています。
説明AdapBench：クラウド型CI/CDにおける効率的なマイクロベンチマークのための適応的早期停止と優先順位付け
要約本論文は、ソフトウェアのバージョン間で性能低下を早期に検出するため、マイクロベンチマークスイートの実行時間を短縮するオンラインスケジューリングシステムAdapBenchを提案する。実行時に情報量の多いベンチマークを動的に優先し、性能変化の仮説を採否するのに十分な証拠が得られた時点で各ベンチマークを早期に停止する。八つのJavaプロジェクトと四つのGoプロジェクトでの評価では、統一実行と比べて検出率と誤検出率を揃えた条件で、Javaプロジェクトの総実行時間を42%、Goプロジェクトを85%削減し、スケジューリングのオーバーヘッドは無視できる水準であったと報告している。
説明二元2削除・2挿入通路における最大入力エントロピー
要約本論文は、一様送信のもとで二元2削除通路と2挿入通路において入力エントロピーを最大にする受信語を決定する。2削除では、正の任意の受信長で最大化するのはちょうど2つの交互語である。2挿入では受信長5以上で同じ結論が成り立ち、より小さい場合も全て与えられている。
説明sGEMMによるET-SoC-1のベクトルおよび並列性能の調査
要約本論文は、単精度汎用行列乗算（sGEMM）をベンチマークカーネルとして、Ainekko（旧Esperanto）のET-SoC-1という大規模並列RISC-Vアクセラレータの性能を調査したものです。ET-SoC-1上に、2段のソフトウェアパイプラインを持つレジスタブロッキングPS SIMDベースラインと、コアごとのテンソル微小演算シーケンサを通じて同じFMAデータパスを駆動するTensorFMA32カーネルの2種類を実装して評価しています。両カーネルは同じ演算ピークに制約されるため、演算幅ではなくオペランド供給の影響を切り分けて比較できます。性能はCPUおよびGPUの参照実装と比較されています。
説明並列ラウンドにおける置換サンプリングと共有乱数
要約本論文は、並列出力ラウンドで一様ランダムな置換をサンプリングするのに必要な共有乱数を研究する。同一ラウンドで確定した座標は、完全な履歴と現在の共有選択を条件とすると互いに独立である。各共有選択のコストは条件付き台のサイズの対数で測り、最悪の実行経路に沿って合計する。ラウンド密度と共有予算ごとの最適な誤差を示し、精密サンプリングで R=Θ(n) ラウンドの場合の最適コストの漸近形を与える。