Kitsuya Azuma
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PAPERS

BlazeFL: Fast and Deterministic Federated Learning Simulation

BlazeFL: Fast and Deterministic Federated Learning Simulation

FedVision at CVPR 2026 (CVPRW)2026

単一ノードでの連合学習シミュレーションを高速かつ再現可能にする軽量フレームワークBlazeFLを提案。フリースレッド実行による共有メモリベースの設計とクライアント単位の乱数制御により、最大3.1倍の高速化とビット単位での完全再現性を両立。

Soft-Label Caching and Sharpening for Communication-Efficient Federated Distillation

Soft-Label Caching and Sharpening for Communication-Efficient Federated Distillation

IEEE Transactions on Mobile Computing2026

通信効率に優れた蒸留ベースの連合学習フレームワークであるSCARLETを提案。ソフトラベルのキャッシュによる冗長な通信の削減と、集約時のエントロピー削減を改善することで、精度を維持しながら通信コストを最大50%削減

TALKS

Beyond Multiprocessing: A Real-World ML Workload Speedup with Python 3.13+ Free-Threading

PyCon JP 2025Talk2025

研究室サーバーとKubeflowで実践するNotebook as a Service

CloudNative Days Summer 2025LT2025

rootlessコンテナのすゝめ - 研究室サーバーでもできる安全なコンテナ管理

学生と社会人LT会 #2LT2024

VIDEOS

なぜエンジニアは絶対に技術カンファレンスに行くべきなのか。
TECH WORLD2026
Day1 Ran 5 Beyond Multiprocessing A Real World ML Workload Speedup with Python 3 13+ Free Threading
PyCon JP2025
Day1 Ran 5 Beyond Multiprocessing A Real World ML Workload Speedup with Python 3 13+ Free Threading

Day1 Ran 5 Beyond Multiprocessing A Real World ML Workload Speedup with Python 3 13+ Free Threading

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