# SAKURA Internet 日本のクラウド事業者(SAKURA Internet Inc.)。研究組織 SAKURA Internet Research Center を擁する。 - [[@2024__IEEE Access__MetricSifter - Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Efficient Fault Localization in Cloud Applications]] の著者 [[Yuuki Tsubouchi]]・[[Hirofumi Tsuruta]] の所属。実験は同社のクラウド SAKURA Cloud の仮想インスタンス(Intel Xeon Gold 6212U, 20 cores, 96 GiB RAM)で実行された。([[@2024__IEEE Access__MetricSifter - Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Efficient Fault Localization in Cloud Applications]]) - [[Hirofumi Tsuruta|tsurubee]] が Zenn で LLM・時系列分析技術記事を執筆。[[@2024__Zenn__tsurubee__LLM-for-Time-Series]](2024-07-10)では「Large Language Models for Time Series: A Survey」[Zhang+ 2024]を解説し、LLM×時系列の 5 アプローチ分類([[LLM時系列アプローチ]])を紹介。 - Research Center が [[SAKURAONE]] を開発・運用。KOKARYOKU PHY のベアメタル GPU プラットフォーム上に構築した 800 GPU 規模のオープン Ethernet ベース AI–HPC クラスタで、ISC 2025 TOP500 HPL 49 位・トップ 100 唯一のフルオープンなネットワーキングスタックを達成。([[@2026__MLSys2026__SAKURAONE - An Open Ethernet-Based AI HPC System]]) - [[Yuuki Tsubouchi]] が情報処理学会中国支部主催講演会で、[[SAKURAONE]] を事例に GPT-3 175B 学習ベンチマーク、ジョブ履歴分析、OTel + Grafana による可観測性基盤、GPU ゼロコード計装と RoCE 監視の未解決課題を説明した。([[@2025__SpeakerDeck__AIスーパーコンピュータにおけるLLM学習処理性能の計測と可観測性]]) - クラウド事業本部の[[道下幹也]]が、[[高火力 PHY]] 上の LLM 推論基盤検証として、PD Disaggregation と KV Cache Reuse/Sharing の性能評価を公開している。([[@2026__SpeakerDeck__推論基盤のパフォーマンス検証と最適化戦略]]) ## 関連 - 本ソース: [[@2024__IEEE Access__MetricSifter - Feature Reduction of Multivariate Time Series Data for Efficient Fault Localization in Cloud Applications]] / [[@2026__MLSys2026__SAKURAONE - An Open Ethernet-Based AI HPC System]] / [[@2025__SpeakerDeck__AIスーパーコンピュータにおけるLLM学習処理性能の計測と可観測性]] / [[@2026__SpeakerDeck__推論基盤のパフォーマンス検証と最適化戦略]] - 所属研究者: [[Yuuki Tsubouchi]] / [[Hirofumi Tsuruta]] / [[Fumikazu Konishi]] - 開発システム: [[SAKURAONE]] / [[高火力 PHY]]