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原標題：Llama3訓練每3小時崩一次？豆包大模型、港大團隊為脆皮萬卡訓練提效
關鍵字：字節跳動,張量,切分,模型,性能
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心發布
機器之心編輯部伴隨大模型迭代速度越來越快，訓練集群規模越來越大，高頻率的軟硬件故障已經成為阻礙訓練效率進一步提高的痛點，檢查點（Checkpoint）系統在訓練過程中負責狀態的存儲和恢復，已經成為克服訓練故障、保障訓練進度和提高訓練效率的關鍵。近日，字節跳動豆包大模型團隊與香港大合提出了 ByteCheckpoint。這是一個 PyTorch 原生，兼容多個訓練框架，支持 Checkpoint 的高效讀寫和自動重新切分的大模型 Checkpointing 系統，相比現有方法有顯著性能提升和易用性優勢。本文介紹了大模型訓練提效中 Checkpoint 方向面臨的挑戰，總結 ByteCheckpoint 的解決思路、系統設計、I/O 性能優化技術，以及在存儲性能和讀取性能測試的實驗結果。Meta 官方最近披露了在 16384 塊 H100 80GB 訓練集群上進行 Llama3 405B 訓練的故障率 —— 短短 54 天，發生 419 次中斷，平均每三小時崩潰一次，引來不少從業者關注。
正如業內一句常言，大型訓練系統唯一確定的，便是軟硬件故障。隨著訓練規模與模型大小的日

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