AWS发布在SageMaker HyperPod检测与恢复静默数据损坏的实践方法

AWS SageMaker HyperPod团队发布教程，介绍了在分布式训练中检测静默数据损坏（SDC）的三种方法，并结合Kubernetes和HyperPod功能实现节点定位、隔离和替换。 该方法适用于在由Amazon EKS编排、至少包含三个GPU节点的SageMaker HyperPod集群上，运行每个副本执行自身优化器步骤的PyTorch DDP训练任务，并要求检查点存储在共享存储上。 团队称，相关代码已开源，测试基于32个H100 GPU的Llama 3 405B预训练场景。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。