DLRover 训练故障自愈：大幅提升大规模AI训练的算力效率

m0_74120090 2024-05-20 11:28:42

课时名称	课时知识点
DLRover 训练故障自愈：大幅提升大规模AI训练的算力效率	当前大规模语言模型训练需要大量的加速卡来训练，例如 GPU和NPU等。由于GPU 机器的故障率较高，频繁的故障会导致训练中断、计算浪费和集群空转，从而造成大量的时间和算力浪费。为此，DLRover 开源了训练故障自愈技术，通过快速的节点状态检测、弹性扩缩容、动态组网和Flash Checkpoint 等技术，最大程度地降低故障导致的算力浪费。当前，在蚂蚁千卡规模的训练上，在故障频率为每天一次的情况下，有效训练时间占比达到97%。除了支持GPU，DLRover 故障自愈还支持国产加速卡的分布式训练，如华为昇腾芯片和阿里平头哥芯片。项目地址：https://github.com/intellige

课时名称

课时知识点

当前大规模语言模型训练需要大量的加速卡来训练，例如 GPU和NPU等。由于GPU 机器的故障率较高，频繁的故障会导致训练中断、计算浪费和集群空转，从而造成大量的时间和算力浪费。为此，DLRover 开源了训练故障自愈技术，通过快速的节点状态检测、弹性扩缩容、动态组网和Flash Checkpoint 等技术，最大程度地降低故障导致的算力浪费。当前，在蚂蚁千卡规模的训练上，在故障频率为每天一次的情况下，有效训练时间占比达到97%。除了支持GPU，DLRover 故障自愈还支持国产加速卡的分布式训练，如华为昇腾芯片和阿里平头哥芯片。项目地址：https://github.com/intellige

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