Meta 训练 Llama 3 模型 ：54 天内 16384 个英伟达 H100 显卡集群出现 419 次意外故障
我要评论由于系统规模庞大 ，训练型天显任务同步程度高 ，英伟单一显卡故障就或许导致整个训练任务中断 ，集群需要重新启动 。出现次意三角洲行动开挂免费软件尽管如此 ，外故Meta 团队仍然保持了 90% 以上的训练型天显有效训练时辰 。
IT之家注意到 ，英伟在为期 54 天的集群预训练期间 ，共暗区突围防封科技发生 466 次工作中断 ，出现次意其中 47 次为规划中断 ，外故419 次为意外中断 。训练型天显三角洲行动端游透视规划中断由自动化维护引起，英伟而意外中断主要由硬件问题引起 。集群GPU 问题是出现次意故障的主要原因 ，占意外中断的外故 58.7% 。其中只有三起事暗区突围防封科技件需要大量人工干预 ，三角洲只开透视容易封么其余均由自动化管理 。
在 419 次意外停机中 ，148 次（30.1%）是由各种 GPU 故障（包括故障）引起的 ，而 72 次（17.2%）是由 GPU 的 HBM3 内存故障引起的暗区突围防封科技 。有趣的三角洲行动辅助科技是 ，54 天内仅发生过两次 CPU 故障。41.3% 的意外停机是由多种因素引起的，包括软件错误 、网线和网络适配器 。
为了提升效率 ，三角洲科技卡网Meta 团队开发了一系列工具和优化策略 ，包括缩短任务启动和检暗区突围防封科技查点时辰、使用 NCCL 飞行记录器诊断性能问题 、识别滞后的显卡等 。此外 ，Meta 还关注环境因素的影响 ，比如午间气温波动对 GPU 性能的轻微影响，以及大量 GPU 同时运行对数据中心电网造成的巨大暗区突围防封科技压力 。
但随着AI模型参数数量的不断增添 ，所需的计算资源也随之扩展 ，以xAI规划中的10万块H100显卡集群为例 ，故障率或许呈指数级增长 ，给将来的AI训练带来更大的挑战 。
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