哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)?。歡迎來(lái)到每日的AI學(xué)習(xí)時(shí)間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型分布式訓(xùn)練故障恢復(fù)篇》電子書下載”，并學(xué)會(huì)本篇文章中所講的全部知識(shí)點(diǎn)。還是那句話“不必遠(yuǎn)征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學(xué)有所成，學(xué)以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說(shuō)，現(xiàn)在就讓我們開始這場(chǎng)激發(fā)潛能的AI學(xué)習(xí)之旅吧。

《大模型分布式訓(xùn)練故障恢復(fù)篇》電子書下載：

這篇文章討論了大模型分布式訓(xùn)練中的故障恢復(fù)問題，分析了其必要性、最優(yōu)檢查點(diǎn)（ckpt）存儲(chǔ)間隔的獲取方法、異步或部分掩蓋存儲(chǔ)的可行性以及斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)和臨終遺言的實(shí)現(xiàn)可能性。以下是文章的主要內(nèi)容：

??為什么大模型分布式訓(xùn)練需要故障恢復(fù)？??
??集群規(guī)模和故障頻率??：大規(guī)模分布式訓(xùn)練場(chǎng)景中，集群規(guī)模過(guò)大，芯片設(shè)備、主機(jī)、網(wǎng)絡(luò)等均會(huì)不定期出現(xiàn)故障。
??故障恢復(fù)的必要性??：如果需要在故障后繼續(xù)訓(xùn)練，必須從上次存儲(chǔ)的檢查點(diǎn)（ckpt）進(jìn)行恢復(fù)，然后繼續(xù)訓(xùn)練。這個(gè)過(guò)程中產(chǎn)生的時(shí)間間隔是集群故障帶來(lái)的開銷，雖然不可避免，但可以盡可能減少。
??
如何獲取最優(yōu)的ckpt存儲(chǔ)間隔？??
??集群時(shí)間損失定義??：假設(shè)均勻同步存儲(chǔ)ckpt，故障隨機(jī)發(fā)生在ckpt interval區(qū)間，集群時(shí)間損失包括ckpt存儲(chǔ)耗時(shí)和故障期望次數(shù)乘以恢復(fù)訓(xùn)練耗時(shí)（ckpt interval/2 + 恢復(fù)訓(xùn)練耗時(shí)）。
??最優(yōu)ckpt interval計(jì)算??：通過(guò)導(dǎo)數(shù)為0，可以根據(jù)集群環(huán)境得到對(duì)應(yīng)的最優(yōu)ckpt interval，通常遠(yuǎn)大于1。
??
ckpt存儲(chǔ)能否實(shí)現(xiàn)異步或者部分掩蓋？??
??異步存儲(chǔ)的問題??：設(shè)備內(nèi)存踩踏問題，如果在另外一個(gè)stream里做D2H數(shù)據(jù)拷貝，同時(shí)模型訓(xùn)練過(guò)程繼續(xù)運(yùn)行，可能會(huì)導(dǎo)致參數(shù)更新時(shí)拷貝錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。
??部分掩蓋方案??：
??訓(xùn)練腳本側(cè)修改??：在下一次更新參數(shù)或優(yōu)化器狀態(tài)之前，強(qiáng)制等待ckpt存儲(chǔ)完成。
??框架側(cè)修改??：在H2D non-blocking操作后強(qiáng)制加sync point，或在后續(xù)有數(shù)據(jù)寫操作時(shí)強(qiáng)制添加sync point。

??斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)/臨終遺言是否真實(shí)可行？??
??可行性??：絕對(duì)可行，但有一定受限。大模型訓(xùn)練場(chǎng)景多是DP/TP/PP多維并行場(chǎng)景，任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障的可能性都存在。
??整網(wǎng)參數(shù)完整性??：如果任何一個(gè)PP stage都存在一個(gè)完整的TP Group，即該rank對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)沒發(fā)生故障，整網(wǎng)參數(shù)就是完整的，可以在框架側(cè)捕獲分布式error做臨終參數(shù)存儲(chǔ)，使ckpt interval趨近于0。
??條件限制??：如果不滿足整網(wǎng)參數(shù)完整這個(gè)條件，無(wú)法保證整網(wǎng)參數(shù)和優(yōu)化器狀態(tài)的完整性，不能做臨終處理。如果故障發(fā)生在參數(shù)或存儲(chǔ)器狀態(tài)更新的時(shí)候，也無(wú)法保證整網(wǎng)參數(shù)完整性。
??實(shí)現(xiàn)方法??：基于訓(xùn)練框架對(duì)深度學(xué)習(xí)框架做深度定制是較好的出路。

嘿，伙伴們，今天我們的AI探索之旅已經(jīng)圓滿結(jié)束。關(guān)于“《大模型分布式訓(xùn)練故障恢復(fù)篇》電子書下載”的內(nèi)容已經(jīng)分享給大家了。感謝你們的陪伴，希望這次旅程讓你對(duì)AI能夠更了解、更喜歡。謹(jǐn)記，精準(zhǔn)提問是解鎖AI潛能的鑰匙哦！如果有小伙伴想要了解學(xué)習(xí)更多的AI知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注我們的官網(wǎng)“AI智研社”，保證讓你收獲滿滿呦！