字节跳动、VLDB 2026 に5 篇論文採択、LLM データ準備など発表

記事の3ポイント

1. 1

   存算分离架构の性能突破

   Terark-DS と WOP の 2 つの技術により、ネットワークボトルネックや Fetch-Before-Write の非効率性を解消し、書き込みスループットを最大 3.33 倍向上させた。

2. 2

   Agentic LLM を活用したデータ準備

   DeepPrep は Agentic LLM を用いて自動化されたデータ準備を実現し、GPT-5 の約 1/15 のコストで SOTA な精度を達成した。

3. 3

   大規模グラフ処理の高速化

   TDC と gMatch はそれぞれ時系列グラフのコミュニティ検索と GPU 上でのサブグラフマッチングにおいて、既存手法を最大 10 万倍および 36.58 倍加速した。