# SenseTime Research 中国 [[SenseTime Research|SenseTime]] の研究組織。過去には [[@2019__USENIX ATC__Analysis of Large-Scale Multi-Tenant GPU Clusters for DNN Training Workloads]] と並んで参照される [[Helios]] GPU データセンタートレース(2020, 6 か月・6,416 GPU)を公開した。[[@2024__NSDI__Characterization of Large Language Model Development in the Datacenter]] では [[Peng Sun]] が SenseTime Research 兼任で参加し、[[Shanghai AI Laboratory]] と協力した [[Acme]] LLM クラスタ分析に貢献している。(Source: [[@2024__NSDI__Characterization of Large Language Model Development in the Datacenter]]) また [[Huazhong University of Science and Technology]]・[[Beijing University of Posts and Telecommunications]] の著者らと共同で、SenseCore クラスタ上で運用する耐障害 LLM 訓練システム TRANSOM([[@2023__arXiv__TRANSOM - An Efficient Fault-Tolerant System for Training LLMs]])を発表した。TRANSOM は GPT3-175B の事前訓練時間を 28% 短縮し、チェックポイント読み書き性能を最大 20 倍向上させたと報告する。(Source: [[@2023__arXiv__TRANSOM - An Efficient Fault-Tolerant System for Training LLMs]])