由于系统规模庞大，训练型天显任务同步程度高 ，英伟单一显卡故障就可能导致整个训练任务中断，集群需要重新启动。出现次意ETL工具尽管如此
，外故Meta 团队仍然保持了 90% 以上的训练型天显有效训练时间。

IT之家注意到，英伟在为期 54 天的集群预训练期间 ，共发生 466 次工作中断 ，出现次意其中 47 次为计划中断，外故419 次为意外中断。训练型天显图数据库计划中断由自动化维护引起，英伟而意外中断主要由硬件问题引起。集群GPU 问题是出现次意故障的主要原因
 ，占意外中断的外故 58.7% 
。其中只有三起事件需要大量人工干预，时序数据库其余均由自动化管理 
。

在 419 次意外停机中 ，148 次（30.1%）是由各种 GPU 故障（包括故障）引起的 ，而 72 次（17.2%）是由 GPU 的 HBM3 内存故障引起的。有趣的内存数据库是，54 天内仅发生过两次 CPU 故障 。41.3% 的意外停机是由多种因素引起的 ，包括软件错误 、网线和网络适配器。

为了提高效率 ，键值存储Meta 团队开发了一系列工具和优化策略，包括缩短任务启动和检查点时间 、使用 NCCL 飞行记录器诊断性能问题、识别滞后的显卡等 。此外，文档数据库Meta 还关注环境因素的影响 ，比如午间温度波动对 GPU 性能的轻微影响，以及大量 GPU 同时运行对数据中心电网造成的巨大压力 。

但随着AI模型参数数量的不断增加，所需的列式存储计算资源也随之扩大，以xAI计划中的10万块H100显卡集群为例，故障率可能呈指数级增长 
，给未来的AI训练带来更大的挑战 。

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