根據 Meta 最新發布的報告數據，在大規模 AI 訓練及 GPU 集群環境下，故障頻發已經成為 AI 訓練面臨的一大痛點。Llama 3 405B 大語言模型在 1.6 萬臺集群訓練過程中遭遇了高達 419 次意外組件故障，平均每 3 小時就發生一次，GPU 的故障率更是高達 CPU 的 120 倍。
頻繁出現的硬件故障引發了業界的廣泛關注。因為這驚人的故障率不僅嚴重影響了 AI 模型的訓練效率和穩定性，還給客戶帶來了巨大的困擾和損失。
大規模 AI 訓練的”三座大山“
通常在進行大規模 AI 訓練時，尤其是采用千卡萬卡的超大規模 GPU 集群時，所面臨的巨大挑戰：
硬件故障頻發
GPU 作為 AI 訓練的核心組件，其高故障率如同定時炸彈，嚴重拖慢了項目的節奏，使得原本預期的成果無法按時交付，在競爭激烈的市場環境中失去先機。
數據完整性與準確性
頻繁故障可能導致數據丟失或者部分缺失，可能使之前的努力付諸東流。
系統復雜性高
龐大的計算集群管理復雜，容易有資源瓶頸，并且故障排查和修復難度大。
穩定可靠的 AI 算力基礎設施
青云科技（qingcloud.com）深知在大規模訓練及 GPU 集群環境下，故障的頻繁發生會嚴重影響客戶的研發進展和業務落地。因此，青云 AI 智算平臺旨在為用戶提供一個高效、穩定、可靠的 AI 算力基礎設施，助力用戶加速 AI 創新。
l 異構算力統一管理： 支持多種異構計算設備，多種國產芯片，實現算力資源的靈活調度和高效利用。
l 智能化算力調度管理： 支持千卡萬卡級別的算力資源調度，自動分配和管理算力資源，縮短任務執行時間。
l 智簡運維，精細運營： 通過統一運營和運維管理平臺，實現精細化資源分配，提高算力利用效率。
l 智能生態支撐應用： 提供豐富的 AI 計算環境和 SaaS 應用服務，實現全場景的 AI 業務實現落地。
l 智能監控與多維度資源可視化： 通過實時監控和告警，多渠道通知，及時發現并解決問題。
l 故障檢測與自動修復： 引入 AI-Infra 運維監控管理能力，實現故障的自動檢測和修復。
尤其是在面對硬件故障等挑戰時，青云 AI 智算平臺通過自動故障檢測與修復功能，確保算力中心的穩定運行。一旦檢測到故障，系統將迅速啟動自愈機制，自動隔離故障、遷移任務、重啟節點等，最大程度減少故障對業務的影響。
那些曾經讓人頭疼的硬件故障、資源瓶頸，統統被青云 AI 智算平臺“一鍵搞定”。
別再讓繁瑣的硬件問題成為 AI 創新的絆腳石了！選擇青云，選擇高效、穩定、可靠的 AI 算力基礎設施。企業可以更專注于 AI 模型的開發和創新，加速 AI 應用落地。
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