静默数据损坏（Silent Data Corruption）：GPU算术逻辑单元（ALU）偶发错误在大模型训练中的检测 各位来宾，各位朋友，大家好。今天我将和大家探讨一个在大模型训练中日益重要，但又常常被忽视的问题：静默数据损坏（Silent Data Corruption），特别是GPU算术逻辑单元（ALU）偶发错误带来的影响以及检测方法。 1. 静默数据损坏：隐藏的威胁 所谓静默数据损坏，指的是数据在存储、传输或计算过程中发生了错误，但系统本身没有报错或发出警告。这种错误很难被发现，因为它不会导致程序崩溃，也不会立刻产生明显的异常。然而，随着时间的推移，这些细微的错误可能会累积，最终导致模型性能下降，甚至产生完全错误的预测结果。 在大模型训练中，静默数据损坏尤其值得关注。原因如下： 计算量巨大： 大模型训练涉及海量的矩阵运算，任何一个细微的错误都可能被放大。 训练时间长： 训练过程可能持续数天甚至数周，错误有足够的时间积累。 复杂性高： 大模型的架构复杂，错误的来源可能难以追溯。 硬件限制： 为了追求更高的计算效率，GPU往往运行在接近性能极限的状态，这增加了发生错误的风险。 GP …
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