《大模型分布式训练故障恢复篇》电子书下载

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《大模型分布式训练故障恢复篇》电子书下载：

这篇文章讨论了大模型分布式训练中的故障恢复问题，分析了其必要性、最优检查点（ckpt）存储间隔的获取方法、异步或部分掩盖存储的可行性以及断点续训和临终遗言的实现可能性。以下是文章的主要内容：

​​为什么大模型分布式训练需要故障恢复？​​
​​集群规模和故障频率​​：大规模分布式训练场景中，集群规模过大，芯片设备、主机、网络等均会不定期出现故障。
​​故障恢复的必要性​​：如果需要在故障后继续训练，必须从上次存储的检查点（ckpt）进行恢复，然后继续训练。这个过程中产生的时间间隔是集群故障带来的开销，虽然不可避免，但可以尽可能减少。
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如何获取最优的ckpt存储间隔？​​
​​集群时间损失定义​​：假设均匀同步存储ckpt，故障随机发生在ckpt interval区间，集群时间损失包括ckpt存储耗时和故障期望次数乘以恢复训练耗时（ckpt interval/2 + 恢复训练耗时）。
​​最优ckpt interval计算​​：通过导数为0，可以根据集群环境得到对应的最优ckpt interval，通常远大于1。
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ckpt存储能否实现异步或者部分掩盖？​​
​​异步存储的问题​​：设备内存踩踏问题，如果在另外一个stream里做D2H数据拷贝，同时模型训练过程继续运行，可能会导致参数更新时拷贝错误的数据。
​​部分掩盖方案​​：
​​训练脚本侧修改​​：在下一次更新参数或优化器状态之前，强制等待ckpt存储完成。
​​框架侧修改​​：在H2D non-blocking操作后强制加sync point，或在后续有数据写操作时强制添加sync point。

​​断点续训/临终遗言是否真实可行？​​
​​可行性​​：绝对可行，但有一定受限。大模型训练场景多是DP/TP/PP多维并行场景，任意一个节点出现故障的可能性都存在。
​​整网参数完整性​​：如果任何一个PP stage都存在一个完整的TP Group，即该rank对应的节点没发生故障，整网参数就是完整的，可以在框架侧捕获分布式error做临终参数存储，使ckpt interval趋近于0。
​​条件限制​​：如果不满足整网参数完整这个条件，无法保证整网参数和优化器状态的完整性，不能做临终处理。如果故障发生在参数或存储器状态更新的时候，也无法保证整网参数完整性。
​​实现方法​​：基于训练框架对深度学习框架做深度定制是较好的出路。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型分布式训练故障恢复篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！