万卡集群的“超快自愈术”：看百度百舸如何攻克AI训练稳定性“生死劫”

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1. AI训练稳定性的演进历程 2012年ImageNet竞赛中AlexNet的横空出世，开启了现代AI发展的新纪元。彼时我们不会想到，十年后支撑AI训练的GPU集群会从研究室里的几台服务器，发展成需要专门供电系统的万卡级计算矩阵。在这个算力爆发式增长的过程中， 训练系统的稳定性管理正经历着从「简单运维」到「精密工程」的深刻变革。 1.1.早期的小模型时代：手动运维的黄金年代 2022年之前的AI训练，更像是手工作坊式的精雕细琢。大多数训练任务只需十几块GPU，利用PyTorch或TensorFlow的数据并行功能就能轻松应对。记得那时算法工程师们有个共识：如果训练遇到问题，重启往往比排查更高效。 当时我们构建的监控系统就像汽车仪表盘，只能显示最基本的任务状态。当训练意外中断时，工程师们会像侦探一样翻查日志——如果发现是GPU报错，就联系运维同事。 ………………………………