大模型训练故障恢复效率提升方案

大模型训练故障恢复效率提升方案

背景挑战

当前大型机器学习模型（如生成式语言模型或视觉语言模型）的训练需要分布在数千甚至数万个GPU上。即使采用如此大规模的并行处理，训练过程仍经常持续数月。在这种大规模资源部署下，硬件和软件故障频发，通常每天会发生多次。

为了减少资源故障时的工作浪费，大模型训练流程采用检查点技术，即定期将模型状态复制到网络存储服务器。这样当资源发生故障时，可以检索最近一次检查点并重新加载或复制到新机器，从而继续训练。

现有方案痛点

由于模型规模庞大，检查点保存到远程存储需要较长时间（约30-40分钟），因此通常每三小时才执行一次。如果发生资源故障，训练必须回退到最后一次检查点，可能导致数小时的工作损失。此外，从存储检索检查点还需要10-20分钟。若每天发生多次故障，将严重拖慢训练进度。

创新解决方案

研究团队提出名为Gemini的检查点方案，将检查点存储在参与模型训练的机器CPU内存中，而非远程存储。这使得检查点保存和检索效率大幅提升，甚至可以每个训练步骤后都执行检查点保存，从而显著减少故障导致的训练回退。

核心技术创新

1. 优化检查点放置

   • 每个机器将检查点保存到本机CPU内存中的"RAM驱动器"
   • 为应对硬件故障，每个机器还至少备份到集群中另一台机器的CPU内存
   • 采用分组策略确保检查点副本的优化分布

2. 交织通信调度

   • 系统分析器学习训练通信的空闲时间间隔
   • 在这些时间间隔内安排检查点通信流量
   • 采用双缓冲区和流水线技术优化GPU内存使用

实验效果

在训练三种流行大语言模型的实验中，Gemini能够为每次迭代保存模型状态，相比性能最佳的基线方法，将因硬件或软件故障损失的训练时间减少了92%以上。

技术架构优势

• 实现检查点保存与训练通信流量的高效共存
• 通过分层存储策略支持故障恢复、迁移学习和模型调试等多重需求
• 在保证训练效率的同时显著提升系统容错能力

该方案为大规模分布式机器学习训练提供了更可靠的故障恢复机制，对提升训练效率和资源利用率具有重要意义。
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