大规模深度学习训练中的持久化与故障挑战

AI模型越来越大，需要更多的内存，因此采用数据并行（DP，数据集切分，多个节点同时训练，最后梯度累加）和模型并行（MP，模型切分，将不同层放在不同DPU上）。导致训练需要大量GPU，也使整个系统故障率特别高。为了继续训练，模型每训练一段时间（如每10次iteration）会将当前模型参数等信息持久化。但持久化通常会中断训练，随着参数量越来越大，checkpoint占训练整体时间越来越长，造成训练效率的下降。

您提到的问题确实是当前大规模深度学习训练中面临的挑战之一。随着模型规模的不断扩大，训练过程中的内存需求和计算资源消耗也在增加，导致了以下几个主要问题：

1. 故障率高：在使用数据并行和模型并行的情况下，系统的复杂性增加，故障的可能性也随之上升。尤其是在大规模分布式训练中，任何一个节点的故障都可能导致整个训练过程的中断。

2. 持久化开销：为了防止因故障导致的训练进度丢失，定期持久化模型参数是必要的。然而，持久化操作通常会占用大量时间，尤其是在模型参数量巨大的情况下，这会显著影响训练效率。

3. 训练效率下降：随着模型参数的增多，checkpoint的保存和加载时间也在增加，导致训练过程中的延迟，进而影响整体的训练效率。

为了解决这些问题，可以考虑以下几种策略：

1. 增量持久化

• 增量保存：而不是每次都保存完整的模型参数，可以只保存自上次保存以来的增量更新。这可以显著减少持久化所需的时间和存储空间。

2. 异步持久化

• 异步保存：在训练过程中，可以将持久化操作放在后台进行，允许训练继续进行，而不是在每次保存时暂停训练。

3. 模型压缩

• 模型剪枝和量化：通过剪枝和量化等技术减少模型的参数量，从而降低持久化的开销。

4. Checkpoint优化

• 智能checkpoint：根据训练过程中的重要性动态选择保存的checkpoint，避免频繁保存不必要的状态。

5. 容错机制

• 容错训练：设计更为健壮的训练框架，能够在节点故障时自动恢复训练，减少因故障导致的时间损失。

6. 使用高效的存储系统

• 高性能存储：使用更快的存储解决方案（如NVMe SSD）来加速checkpoint的读写速度。

通过这些方法，可以在一定程度上缓解大规模模型训练中的持久化开销和故障率问题，提高整体训练效率。