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　　布景

　　连年来，跟着东谈主工智能本事的迅猛发展，机器学习模子的范畴呈现出爆发式增长态势。尤其在深度学习边界，模子范畴的权贵提高成为鼓吹诸多本事龙套与性能提高的要道因素。当模子参数数目达到万亿级别时，受限于单台开拓的物理资源而无法结束单机磨砺。为此，散布式磨砺本事应时而生，并马上成为磨砺超大范畴模子的中枢技能。散布式磨砺概况权贵提高磨砺后果，龙套单机内存和贪图智力的瓶颈。交融模子并行与数据并行等本事的散布式夹杂并行磨砺政策成为磨砺超大范畴大谈话模子的主要本事路子，该设施不仅能灵验运用大范畴硬件资源，还能在确保磨砺强壮性和模子性能的前提下，结束大谈话模子的高效磨砺与部署。

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　　网罗故障

　　散布式磨砺是指在多个贪图节点上协同功课，共同完成机器学习模子的磨砺历程。通过将磨砺任务拆分至多个开拓上并行施行，不仅能合理分拨贪图和存储资源，也能权贵提高磨砺速率，何况概况处理更大范畴的数据和模子。

　　然则，磨砺历程中出现故障的可能性会跟着磨砺范畴和合手续时间的增多而升高。一朝发生故障，将使所有这个词参与的开拓处于闲置气象，直至故障开拓规复每每，导致多数算力无法获得充分运用。来自Meta、HuggingFace和LAION的团队均阐发了在磨砺大型模子时因失败导致运用率严重下落的情况。

　　把柄Meta团队磨砺Llama3.1的阐发，在磨砺时间平均每三个小时就会发生一次故障，其中约8.4%的故障是由网罗开拓故障导致的。不同于其他由软件激勉的故障，网罗开拓故障大多为硬件故障，举例网罗线缆或是网卡光模块等硬件开拓出现故障。相较于软件故障，硬件故障的处理难度大、规复时间长，可能形成更大的算力弃世。

　　交换机开拓间链路故障当今已概况结束毫秒级处理与不停，但端侧网罗开拓故障当今尚无较为高效的处理决策。端侧开拓故障主要包括作事器网卡故障、作事器与交换机的连结线缆损坏以及线缆光模块故障等。跟着贪图集群范畴合手续扩大，端侧网罗开拓故障已成为亟待贬责的问题。

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　　故障处理

　　当今，除软件故障外，硬件故障的处理政策时常不辞别具体的故障类型，发生硬件故障时，时常选拔交流的决策进行处理。

　　查验点（Checkpoint）是一种常见的合手久化机制，用于保存磨砺程度。在故障发生后，系统会立即对故障开拓进行开拓，或者将故障开拓从集群中剔除，然后从最近的查验点加载模子并陆续磨砺。当今，好多优化政策围绕查验点机制伸开：

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　　EasyCkpt 选拔异步化、头绪化的保存形式，聚拢访佛模子拷贝与贪图、网罗感知的异步存储政策，结束了近乎零支出的模子保存机制，并保证了大模子磨砺历程中模子保存与规复的精度无损。

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　　Gemini 概况将 Checkpoint 保存在具有更大团聚带宽的 CPU 内存中，并通过一系列决策结束了大型模子磨砺的快速故障规复。

　　尽管如斯，仍无法十足幸免因故障定位和模子磨砺重启所带来的算力弃世。

　　冗余贪图（Redundant computation）不错幸免从头确立和从头运行的支出，在进行模子磨砺时使用不同的节点进行冗余贪图。当某个节点发生故障时，其他节点概况代替故障节点进行贪图，但是这么引入了固定的内存支出和贪图支出，进一步增多了磨砺资本。

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　　锐捷网罗的端侧链路故障逃生

　　锐捷网罗（301165）的端侧链路故障逃生是一种基于NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）结束的端侧链路故障快速侧目决策，概况在表层磨砺框架无感知的情况下，自动对端侧链路故障进行识别并处理，在模子磨砺历程中发生端侧链路故障时概况保合手磨砺不中断，在故障开拓完成开拓后磨砺性能自动规复。

　　端侧故障逃生决策通过在NCCL加入故障识别以及故障侧目机制，并在创建数据链路时同步创建备份链路来处意义于硬件故障导致单条链路无法通讯的问题。

　　备份链路在主链路气象每每时不会进行数据传输，对传输后果不产生任何影响。而在出现端侧链路故障之后，通过一系列切换机制将原链路上的通讯任务调遣到备份链路进行传输。

　　锐捷网罗的端侧链路故障逃生决策具有以下主要特色：

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　　非侵入式

　　该决策不受特定磨砺框架的收尾，也无需对表层框架进行修改。故障发生后，由NCCL自行处理，表层框架无感知。

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　　快速且可靠

　　概况对端侧链路故障进行毫秒级的识别与定位，并对故障链路上的通讯任务进行快速迁徙，可结束秒级不停，并能保险通讯任务不中断。

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　　可规复性

　　及时监测开拓气象，若故障开拓气象规复每每，概况在规复的开拓上重建通讯链路，并将其从头纳入通讯开拓集群。

　　锐捷网罗的端侧链路故障逃生决策具有以下几点要道收益：

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　　提高系统可靠性

　　使用端侧故障逃生决策概况灵验幸免因端侧网卡光膜线缆等开拓发生故障而引起的磨砺业务中断，结束断链持续训，通讯的可靠性提高10倍。

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　　裁汰磨砺资本

　　概况灵验幸免磨砺集群因端侧链路故障而导致的算力资源挥霍，同期基于自动故障规复处理机制确保网罗开拓结束最大运用率，从而权贵裁汰磨砺资本。 依据Meta公布的磨砺日记（Llama 3.1，405B模子），在为期54天的预磨砺阶段，共出现419次未必中断情况，其中约8.4%是由网罗故障所致。H100的算力建设用度约为10元/卡/小时，若每次中断规复需耗时1小时，那么万卡集群每次磨砺因网罗故障形成的算力损负约为350万元。通过端侧链路故障逃守望制，每年可救助上千万元的弃世。

　　回首

　　大模子散布式磨砺历程中的端侧网罗故障，这是影响模子磨砺的首要阻遏。构建精确且高效的故障处理机制，是各大型模子磨砺团队的合手续追求，亦然保险大模子磨砺的紧迫门径。

　　通过在通讯库中添加故障处理模块赌钱赚钱app，概况大幅度减少端侧链路故障导致的算力弃世。跟着决策的合手续迭代与完善，咱们信赖端侧故障逃生决策概况在大范畴集群磨砺故障处理中阐发更为紧迫的作用，为客户创造更大的价值。锐捷网罗，勤劳顿念最懂端侧的网罗供应商！