大模型训练故障恢复效率提升方案

在当今大规模机器学习模型（如生成式语言模型或视觉语言模型）的训练过程中，通常需要部署数千甚至数万台GPU。即使采用如此大规模的并行计算，训练过程仍常持续数月。在这种资源密集型场景下，硬件和软件故障频发，有时每天会发生多次。

传统容错方案依赖网络存储服务器定期保存模型状态检查点（通常每3小时一次），但存在两个显著缺陷：1）向远程存储写入检查点需30-40分钟；2）故障后恢复检查点需额外10-20分钟。这导致每次故障可能损失数小时训练进度。

本文提出的Gemini系统创新性地采用CPU内存作为主要检查点存储介质，其技术架构包含三大核心设计：

1. 最优检查点分布策略

• 每个节点将检查点保存在本地RAM驱动器（专用CPU内存区域）
• 为应对硬件故障，同时在集群中其他M个节点的CPU内存保存副本
• 采用分组策略（每组M+1个节点）实现跨节点冗余存储
• 支持分层检索机制：本地内存→相邻节点内存→远程存储

2. 通信流量调度优化

• 系统分析器动态识别训练流量的空闲时段
• 将检查点传输任务调度至这些空闲时段执行
• GPU内存采用双缓冲机制：当一半缓冲区向CPU传输数据时，另一半接收新检查点数据
• 检查点分块传输以避免GPU内存溢出

3. 性能验证

• 在三种主流大语言模型训练中测试
• 支持每次训练迭代后进行检查点保存
• 相比优化后的远程存储方案，故障恢复时间减少92%
• 检查点写入耗时从30分钟降至秒级

实验数据表明，该方案特别适合需要长期训练的超大规模模型场景。系统同时保留向远程存储写入检查点的能力，用于迁移学习、模型调试等非故障恢复场景。

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