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字节跳动强大的法学硕士培训基础设施

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  • Haebom

作者

万博瑞、刘高红、宋祖泉、王军、张云、盛光明、王曙光、魏厚民、王晨源、楼伟强、杨曦、张莫凡、江凯华、任成、支晓云、于梦涵、南哲、郑卓林、钟宝泉、王钦龙、于欢、池金鑫、王张、李雨涵、杜子贤、赵思达、张永强、唐景哲、哲瑞刘、吴川、彭阳华、林海滨、肖文聪、刘鑫、向亮

大纲

随着大规模语言模型 (LLM) 训练规模的扩大，训练稳定性问题日益凸显，亟需训练中断、高效的错误诊断和有效的容错机制。本文提出了 ByteRobust，一个用于稳定 LLM 训练的大规模 GPU 基础设施管理系统。ByteRobust 充分利用 LLM 训练过程的特性，优先考虑错误检测和恢复，并通过数据驱动的方法实现高容错能力以及快速的错误识别和定位。ByteRobust 部署在一个拥有超过 20 万块 GPU 的生产级 GPU 平台上，在 9,600 块 GPU 上进行了为期三个月的训练，实现了 97% 的 ETTR。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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提出一种有效的 GPU 基础设施管理系统，以确保 LLM 训练的稳定性。
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优先进行错误检测和恢复的方法
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在大规模 GPU 环境中表现出高容错性和高效的可训练性。
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在实际生产环境中成功部署并实现高 ETTR
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Limitations：
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论文中缺乏有关具体错误检测和恢复机制的技术细节。
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缺乏与其他 GPU 基础设施管理系统的性能比较信息。
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需要进一步验证各种 LLM 模型和训练任务的普遍性。
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限制访问具有超过 200,000 个 GPU 的环境
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