GPU互连的ECC错误风暴：NVLink传输错误导致的训练不收敛问题的定位与隔离 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个在深度学习训练中比较棘手的问题：GPU互连，特别是NVLink，出现ECC错误风暴，导致训练不收敛。这个问题涉及硬件、驱动、软件多个层面，定位和解决起来比较复杂。我会从原理、现象、诊断、隔离和缓解五个方面，结合实际案例和代码，为大家详细讲解。 一、背景知识：ECC、NVLink与训练不收敛 首先，我们明确几个关键概念： ECC (Error Correction Code，纠错码): 是一种用于检测和纠正数据传输或存储过程中出现的错误的编码技术。在GPU中，ECC主要用于保护显存（DRAM）和GPU内部寄存器的数据完整性。 NVLink: NVIDIA开发的GPU之间高速互连技术。相比传统的PCIe，NVLink提供更高的带宽、更低的延迟，更适用于多GPU训练。 训练不收敛: 在深度学习训练过程中，模型的损失函数（Loss function）值没有随着训练轮次的增加而下降，或者下降速度缓慢，最终无法达到预期的精度。 当NVLink发生传输错误时，如果错误超出ECC的纠错 …