Длительные распределенные тренировки на Amazon EKS сталкиваются с проблемами, связанными с прерываниями, такими как сетевые разрывы и ошибки памяти. Эти прерывания могут привести к значительным потерям времени и ресурсов, поскольку один сбой GPU может вызвать каскадные таймауты и сбои в работе других узлов кластера.
Для решения этих проблем в статье предлагается интеграция NVIDIA Resiliency Extension (NVRx) в процесс обучения с использованием PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP). Это решение включает асинхронное создание контрольных точек, которое позволяет параллельно выполнять ввод-вывод и обучение, а также перезапуск процессов внутри рабочего процесса, что значительно снижает время простоя.
Данная интеграция может существенно повысить эффективность распределенных тренировок, позволяя избежать значительных затрат на GPU в случае сбоев и улучшая общую производительность кластеров. Это особенно актуально для крупных проектов, требующих длительных вычислений и высоких затрат на ресурсы.