NVIDIA 如何用自动化工作负载恢复保障分布式训练持续运行

Keep Distributed Training Running with Automated Workload Recovery

AI 导读

NVIDIA 介绍通过自动化工作负载恢复机制应对分布式 AI 训练中的中断问题：单个训练 rank 停滞可能触发 NCCL 超时，GPU 节点可能停止响应调度器，慢节点则会拖慢整个任务。该机制旨在让这些各自可控的故障不再中断训练进度，实现快速可靠的恢复。

正文 · AI 翻译

随着分布式 AI 训练规模扩大，硬件和软件依赖方面的故障日益干扰训练进度，使快速、可靠的恢复变得至关重要……

随着分布式 AI 训练规模扩大，硬件和软件依赖方面的故障日益干扰训练进度，使快速、可靠的恢复变得至关重要。一个停滞的训练 rank 可能触发 NVIDIA 集合通信库（NCCL）超时，一个 GPU 节点可能停止响应调度器，或者一个掉队者可能拖慢整个作业。每一种中断单独来看都是可控的……

来源：NVIDIA Technical Blog · developer.nvidia.com