主要观点总结
文章介绍了华为在AI算力集群的高可用性方面取得的进展。华为通过构建万卡级算力集群，实现了AI大模型的落地能力，并通过一系列技术创新解决了大规模AI集群运行时的故障问题，使得训练可用度、线性度、故障恢复速度等指标达到了业界领先水平。文章详细阐述了华为在AI算力集群高可用性的技术体系，包括故障感知诊断、故障管理、集群光链路容错、集群线性度、训练快恢、推理快恢等方面的技术创新。
关键观点总结
关键观点1: 华为实现AI算力集群的高可用性
华为通过构建万卡级算力集群，解决了全球顶尖的技术挑战。华为昇腾万卡算力集群能够实现近乎“永不罢工”的状态，训练可用度高达98%，线性度超95%，秒级恢复、分钟级诊断。
关键观点2: 华为公开了技术细节
华为首次公开了实现AI算力集群高可用性的技术细节，包括三大基础能力和三大业务支撑能力，即故障感知诊断、故障管理、集群光链路容错等六大创新点。
关键观点3: 华为的技术创新
华为团队通过技术创新，解决了大规模AI集群运行时的故障问题。包括全栈可观测能力、故障诊断组合拳、“钢铁韧带”自愈系统等技术，使得华为在AI算力集群的高可用性方面取得了显著成果。
关键观点4: 华为的技术效果显著
华为的技术效果显著，万卡规模的超大型集群从故障中恢复训练的时间缩短到10分钟内，模型训练的效率也大大提高。同时，针对AI推理业务的问题，华为也提出了相应的解决方案，保障了AI推理业务的稳定运行。
文章预览
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型的落地能力，核心在于性能的稳定输出，而性能稳定的底层支撑，是强大的算力集群。其中，构建万卡级算力集群，已成为全球公认的顶尖技术挑战。 但是，在 华为 ，昇腾万卡算力集群，已经可以做到近乎 “永不罢工” 了： 训练可用度达98%： 这就好比你开着一辆车，全年365天里，有358天无论刮风下雨都能一脚油门就出发，从不掉链子，有问题可以随时检修，几乎不会耽误你的任何行程。 线性度超95%：比如用1000台算力卡干活比用100台快9.5倍以上，叠加更多算力，训练速度近似等比提升，不浪费资源。 秒级恢复、分钟级诊断：不论训练还是推理，故障后几秒钟就可恢复；几分钟内定位到具体是哪台机器、哪个部件出问题。 或许有小伙伴要问了：AI算力需要如此24小时不间断的运作吗？ 答案是肯定的
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