Llama3训练每3小时崩一次？豆包大模型、港大团队为脆皮万卡训练提效

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原标题：Llama3训练每3小时崩一次？豆包大模型、港大团队为脆皮万卡训练提效
关键字：字节跳动,张量,切分,模型,性能
文章来源：机器之心
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机器之心发布
机器之心编辑部伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（Checkpoint）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出了 ByteCheckpoint。这是一个 PyTorch 原生，兼容多个训练框架，支持 Checkpoint 的高效读写和自动重新切分的大模型 Checkpointing 系统，相比现有方法有显著性能提升和易用性优势。本文介绍了大模型训练提效中 Checkpoint 方向面临的挑战，总结 ByteCheckpoint 的解决思路、系统设计、I/O 性能优化技术，以及在存储性能和读取性能测试的实验结果。Meta 官方最近披露了在 16384 块 H100 80GB 训练集群上进行 Llama3 405B 训练的故障率 —— 短短 54 天，发生 419 次中断，平均每三小时崩溃一次，引来不少从业者关注。
正如业内一句常言，大型训练系统唯一确定的，便是软硬件故障。随着训练规模与模型大小的日

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