LLaMA 3的频繁训练失败：每3小时分析16384 H100 GPU集群的“故障”情况

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Meta最近的研究报告显示，使用16,384块NVIDIA H100显卡训练40.5亿参数的LLaMA 3模型期间，经历了419次意外故障，持续54天，平均每三小时发生一次故障。这些故障中超过一半源于GPU及其高带宽内存（HBM3）。

由于任务规模庞大且高度同步，单个GPU的故障可能会扰乱整个训练过程，迫使系统重新启动。尽管环境挑战重重，Meta团队依然保持了90%以上的有效训练时间。在54天的预训练期间，他们记录了总共466次中断，其中包括47次计划内中断和419次意外中断。计划内中断主要是由于自动维护，而意外故障则主要由硬件问题引起。值得注意的是，GPU相关问题占意外中断的58.7%。

在419次意外故障中，148次（30.1%）源于各种GPU问题，其中包括NVLink故障，72次（17.2%）则是由于GPU的HBM3内存故障。在整个54天的期间内，仅出现了两次CPU故障。此外，41.3%的意外中断是由软件错误、网络电缆问题和网络适配器故障等因素造成的。

为了提高效率，Meta团队开发了多种工具和优化策略，包括减少任务启动和检查点的时间，使用PyTorch的NCCL分析器来诊断性能问题，以及识别表现不佳的GPU。团队还关注环境因素对GPU性能的影响，例如正午的温度波动和数据中心电网同时运行多个GPU时的压力。

随着AI模型参数的持续增长，所需的计算资源也在增加。例如，xAI计划集群中的10万块H100 GPU可能显著提高故障率，为未来的AI训练工作带来了更大的挑战。

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