根据 Meta 最新发布的报告数据，在大规模 AI 训练及 GPU 集群环境下，故障频发已经成为 AI 训练面临的一大痛点。Llama 3 405B 大语言模型在 1.6 万台集群训练过程中遭遇了高达 419 次意外组件故障，平均每 3 小时就发生一次，GPU 的故障率更是高达 CPU 的 120 倍。
频繁出现的硬件故障引发了业界的广泛关注。因为这惊人的故障率不仅严重影响了 AI 模型的训练效率和稳定性，还给客户带来了巨大的困扰和损失。
大规模 AI 训练的”三座大山“
通常在进行大规模 AI 训练时，尤其是采用千卡万卡的超大规模 GPU 集群时，所面临的巨大挑战：
硬件故障频发
GPU 作为 AI 训练的核心组件，其高故障率如同定时炸弹，严重拖慢了项目的节奏，使得原本预期的成果无法按时交付，在竞争激烈的市场环境中失去先机。
数据完整性与准确性
频繁故障可能导致数据丢失或者部分缺失，可能使之前的努力付诸东流。
系统复杂性高
庞大的计算集群管理复杂，容易有资源瓶颈，并且故障排查和修复难度大。
稳定可靠的 AI 算力基础设施
青云科技（qingcloud.com）深知在大规模训练及 GPU 集群环境下，故障的频繁发生会严重影响客户的研发进展和业务落地。因此，青云 AI 智算平台旨在为用户提供一个高效、稳定、可靠的 AI 算力基础设施，助力用户加速 AI 创新。
l 异构算力统一管理： 支持多种异构计算设备，多种国产芯片，实现算力资源的灵活调度和高效利用。
l 智能化算力调度管理： 支持千卡万卡级别的算力资源调度，自动分配和管理算力资源，缩短任务执行时间。
l 智简运维，精细运营： 通过统一运营和运维管理平台，实现精细化资源分配，提高算力利用效率。
l 智能生态支撑应用： 提供丰富的 AI 计算环境和 SaaS 应用服务，实现全场景的 AI 业务实现落地。
l 智能监控与多维度资源可视化： 通过实时监控和告警，多渠道通知，及时发现并解决问题。
l 故障检测与自动修复： 引入 AI-Infra 运维监控管理能力，实现故障的自动检测和修复。
尤其是在面对硬件故障等挑战时，青云 AI 智算平台通过自动故障检测与修复功能，确保算力中心的稳定运行。一旦检测到故障，系统将迅速启动自愈机制，自动隔离故障、迁移任务、重启节点等，最大程度减少故障对业务的影响。
那些曾经让人头疼的硬件故障、资源瓶颈，统统被青云 AI 智算平台“一键搞定”。
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