大模型训练故障恢复效率提升方案

大模型训练中的高效故障恢复方案

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设备。即使采用如此大规模的并行计算，训练过程仍可能持续数月。面对频繁发生的硬件/软件故障（每天多次），传统检查点方案存在明显缺陷。

现有挑战

传统方案将模型状态定期保存至网络存储服务器，导致：

1. 每次检查点操作耗时30-40分钟，通常每3小时执行一次
2. 故障发生时可能损失数小时训练进度
3. 检查点恢复需要额外10-20分钟

Gemini系统创新

提出的Gemini系统采用CPU内存检查点技术：

1. 双层级存储架构：
   • 主检查点保存在本地CPU内存的RAM驱动区
   • 容灾副本存储在集群其他机器的CPU内存中
2. 智能分组策略：
   • 将训练集群划分为M台设备的容灾组（M通常为2-3）
   • 采用数学证明的最优检查点分布算法
3. 通信优化：
   • 系统分析器动态识别训练流量空闲时段
   • 将检查点传输任务调度至空闲时段执行

关键技术突破

1. GPU内存管理：

   • 为检查点分配固定大小的GPU内存缓冲区
   • 采用双缓冲区分块流水线传输技术
   • 实现检查点传输与训练计算的并行执行

2. 三级检索机制：

   • 优先从本地CPU内存恢复
   • 次选同组其他节点内存
   • 最后回退到远程存储

性能表现

在三种主流大语言模型训练测试中：

• 实现每次迭代的实时检查点保存
• 相比最优基线方案减少92%的故障恢复时间
• 检查点操作对正常训练流量的影响可忽略不计

三种检查点方案的故障恢复时间对比（蓝色：基础远程存储方案，橙色：优化远程存储方案，绿色：Gemini系统）

该技术已发表于ACM操作系统原理研讨会（SOSP 2023），为分布式训练系统提供了新的容错范式。
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