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=== Assistant: 良い問いです。最近 おおよそ 2023–2025 年 の XLA／分散・通信最適化（スケジューリング含む）に関する研究・システムを、信頼できる文献・公開資料を交えてまとめます。 ===
良い問いです。最近 (おおよそ 2023–2025 年) の XLA／分散・通信最適化（スケジューリング含む）に関する研究・システムを、信頼できる文献・公開資料を交えてまとめます。

==== 最近の論文・技術資料まとめ（2023–2025） ====

以下、XLA（あるいはそれに近い ML コンパイラ） による通信 (collective) 最適化・スケジューリングに関連する最近の研究・設計です。

| タイトル                                                                                              | 内容／ポイント                                                                                                                                                                                                           |
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| Optimizing Compute and Communication Scheduling with XLA                                          | Google の公式オープンソース・ブログで、XLA が SPMD 分割 + 集団通信 (collective ops) + HLO 最適化 を組み合わせて、複数 GPU 上での並列トレーニングを最適化する仕組みの紹介あり。具体的に「通信と計算の重ね合わせ (overlap) スケジューリング (latency‐hiding scheduler)」も言及されている。 
Google Open Source Blog |
| GSPMD: General and Scalable Parallelization for ML Computation Graphs (Yuanzhong Xu et al., 2021) | XLA の SPMD パーティショナー (SPMD partitioner) の基礎設計を示す。シャーディング注釈 (sharding annotation) を使って計算グラフ全体を分割し、さらに collective 通信 (AllReduce など) を HLO レベルで導入。また、SPMD によって通信と計算を同時並列化 (overlap) するためのスケジュール設計をサポート。  
arXiv
+1    |
| PartIR: Composing SPMD Partitioning Strategies (2024)                                             | PartIR は「インクリメンタルなシャーディング (partitioning) 戦略」を定義・適用できる設計を持つ。ハードウェア・ランタイムに依存しない抽象度で、シャーディング戦略を合成 (compose) でき、通信を伴う分割 (resharding) の最適化も考慮。 
arXiv
+1                                                               |
| Concerto: Automatic Communication Optimization and Scheduling (2025)                              | 最近の論文 (ACM) で、分散ディープラーニング向けに通信最適化 + スケジューリングを自動化するコンパイラ・フレームワーク。通信タスク (collectives) を解析して、最適なタイミングで実行し、重ね合わせ (overlap) を実現しようとするアプローチ。  
ACM Digital Library                                                      |
| JaxPP: Scaling Deep Learning Training with MPMD Pipeline Parallelism (2024)                       | JAX + XLA を使って、MPMD（マルチプログラム／マルチデータ） + パイプライン並列性を実現。スケジューラが通信 (send/recv) を推論 (infer) し、タスクグラフとして最適な実行を行う。XLA によるタスクの分割、通信挿入 (collectives)、バッファ管理 (デアロケーション) などを含む。  
OpenReview                                  |
| Shardy (OpenXLA)                                                                                  | OpenXLA プロジェクトの一部。MLIR ベースのテンソル分割システムで、GSPMD の伝播 (propagation) と PartIR の戦術 (tactics) を統合し、ユーザが制御しやすく、かつ通信を無駄なく挿入／最適化できるように設計されている。  
OpenXLA Project                                                             |
| veScale: Consistent and Efficient Tensor Programming with Eager‑Mode SPMD (2025)                  | SPMD パラダイムを イージーモード (eager execution) に持ち込み、高スケール通信効率を重視。特に通信オーバーヘッド低減と一貫性 (single-device 一貫性) を両立させようとする。  
arXiv                                                                                                |

==== 考察 ====
* 通信スケジューリング (Communication Scheduling) - Google の “Optimizing Compute and Communication Scheduling with XLA” ブログは、XLA が通信タイミングを計算と重ねる (overlap) 仕組みを明示的に設計している根拠。  Google Open Source Blog<ref>{{cite web|title=Google Open Source Blog|url=https://opensource.googleblog.com/2024/05/|publisher=Google Open Source Blog|access-date=2025-11-26}}</ref> - また、GSPMD 論文 (Xu et al.) でもスケジューリングと通信を扱う仕組みが語られている。  arXiv<ref>{{cite web|title=arXiv|url=https://arxiv.org/pdf/2105.04663|publisher=arxiv.org|access-date=2025-11-26}}</ref> - Concerto 論文 (2025) は、より最近の「通信スケジューリング + 最適化」を自動化する研究として、良いエビデンス。
* テンソル分割 (Sharding) ／再分割 (Resharding) - GSPMD はシャーディング注釈を全グラフに伝搬し、collective を挿入。  arXiv<ref>{{cite web|title=arXiv|url=https://arxiv.org/pdf/2105.04663|publisher=arxiv.org|access-date=2025-11-26}}</ref> - PartIR や Shardy は、より柔軟なシャーディング戦略 (ユーザー定義 or 自動) を提供し、分割後のテンソル再配置 (resharding) を考慮 → 通信最適化に貢献。
* 重複実行 (Overlap)／パイプライン並列 - GSPMD は “prioritize communication vs compute” のような設計で、通信と演算のオーバーラップを最適化する能力を持つ。  arXiv<ref>{{cite web|title=arXiv|url=https://arxiv.org/pdf/2105.04663|publisher=arxiv.org|access-date=2025-11-26}}</ref> - JaxPP 論文も、タスクベースで通信を推論 → スケジューリングしてリソース管理を行うことで MPMD + pipeline parallel を効率化。  OpenReview<ref>{{cite web|title=OpenReview|url=https://openreview.net/pdf?id=U9oaDkwZs3|publisher=openreview.net|access-date=2025-11-26}}</ref>

==== 限界・注意点 ====
* ただし、「完全最適化」が常に自動で行われるわけではなく、ユーザー注釈 (sharding hints) やメッシュ定義 (device mesh) に依存。
* 特定ケース (ハード構成・通信トポロジ) では、手動でチューニングが必要になる可能性が高い。
* JaxPP や PartIR などの研究・プロトタイプは非常に強力だが、全ての本番大規模学習ワークロードで広く使われているわけではない (まだ研究／実験段階)。

もしよければ、「TPU v4 Pod／NVLink GPU クラスタで使われている最新 (2024–2025) の XLA／分散並列最適化手法 (論文＋実装)をまとめたレビュー論文相当の資料」を出せます。やりましょうか？