Dong Ahn – NVIDIA 技術博客
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Wed, 12 Mar 2025 05:11:07 +0000
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在 NVIDIA DGX 云上確保模型訓練可靠性
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/ensuring-reliable-model-training-on-nvidia-dgx-cloud/
Mon, 10 Mar 2025 05:00:58 +0000
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在大型 GPU 集群上訓練 AI 模型給模型構建者帶來了重大挑戰。隨著作業規模的增加,人工干預變得不切實際,因此自動化對于保持高 GPU 利用率和訓練生產力至關重要。卓越的訓練體驗需要具有彈性的系統,這些系統可提供低延遲錯誤歸因,并根據根本原因分析自動進行故障轉移。自動化并不新鮮。Health checks、preflight checks、syslogs 和 telemetry 都適用于各種硬件和軟件組件。遺憾的是,其中大多數對最終用戶來說是不透明的,并且難以訪問和用作一線工具。 在大多數情況下,模型構建器首先在訓練過程中遇到問題。他們必須與基礎設施和運營團隊合作,收集必要的數據來分類問題,例如,錯誤是否是由硬件或軟件引起的,或者是間歇性的還是持久性的。 這種昂貴的人工干預過程會拖慢整個開發周期,并阻礙快速實驗。隨著研究人員擴大實驗規模,所涉及系統的組合復雜性也加劇了這一問題。
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