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ByteCheckpoint: 豆包大模型团队与港大的新成果助力PyTorch下的AI大模型技术实现高效训练及故障恢复

最近,字节跳动豆包大模型团队与香港大学携手推出了ByteCheckpoint,这是一个针对大规模语言模型(LLM)的高效Checkpointing系统。该系统旨在优化大模型训练过程中的故障恢复机制,从而显著提高训练效率。根据Meta公司最新发布的研究报告显示,在一个由16384块H100 80GB GPU构成的训练集群上进行Llama3 405B模型训练时,短短54天内发生了419次训练中断,平均大约每3小时就会出现一次故障。因此,频繁的Checkpoint成为了应对高故障率的有效手段。 尽管Checkpoint对于减少训练进度损失至关重要,但传统Checkpoint技术却存在着...