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《集群训练问题诊断实战》
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本课程属于:025-GPU分布式训练与加速工程
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集群训练问题诊断实战指南
📚 共计 30 章节
01
集群训练概述
分布式训练基础 · 集群架构 · Ring/Tree AllReduce
拓扑
基础
02
环境搭建与配置
NVIDIA驱动 · CUDA · cuDNN · Docker/K8s环境
环境
容器
03
网络通信基础
InfiniBand vs RoCE · NCCL原理 · 带宽延迟
网络
NCCL
04
数据并行训练
数据并行 · 梯度同步 · AllReduce · 加载瓶颈
并行
梯度
05
模型并行训练
张量并行 · 流水线并行 · 1D/2D策略
模型并行
策略
06
混合并行策略
3D并行 · ZeRO · FSDP 全分片数据并行
ZeRO
FSDP
07
训练任务启动与监控
torchrun · mpirun · nvidia-smi · nvtop
启动
监控
08
日志与指标采集
TensorBoard · WandB · 吞吐量 · GPU利用率
日志
指标
09
常见错误类型概览
OOM · NCCL超时 · 梯度爆炸 · 数据卡死
错误
排查
10
OOM问题诊断
显存溢出 · batch size · 梯度检查点 · AMP
OOM
显存
11
NCCL超时问题
网络拥塞 · 节点故障 · 超时调优 · 排查
NCCL
超时
12
梯度爆炸与消失
梯度裁剪 · 权重初始化 · BN · 学习率调度
梯度
稳定
13
数据加载卡死
num_workers · 预处理瓶颈 · IO · 采样器
DataLoader
IO
14
网络断连与通信故障
网卡 · 交换机 · 链路聚合 · RDMA故障
网络
硬件
15
GPU利用率低
CPU瓶颈 · 数据加载 · 小batch · 算子融合
性能
GPU
16
显存碎片化
碎片产生 · 显存池 · empty_cache · 整理
显存
碎片
17
训练不收敛
学习率 · 损失函数 · 数据预处理 · 初始化
收敛
调参
18
同步与异步模式
同步vs异步 · 梯度陈旧性 · 混合模式
同步
异步
19
容错与恢复
中断恢复 · checkpoint · 弹性训练
容错
弹性
20
性能调优工具
Nsight Systems · PyTorch Profiler · Flops
调优
工具
21
算子优化
算子融合 · Flash Attention · Fused Adam
算子
融合
22
内存优化技术
激活检查点 · 内存卸载 · CPU-GPU混合
内存
Offload
23
通信优化
梯度压缩 · 累积 · 计算重叠 · NCCL调优
通信
压缩
24
大规模集群调度
Slurm · Kubernetes · 优先级 · 亲和性
调度
集群
25
集群健康检查
节点检测 · dcgm · 网络连通 · 存储健康
健康
巡检
26
存储系统问题
Lustre/GPFS · 缓存策略 · IOPS瓶颈
存储
IO
27
多租户环境问题
资源隔离 · 显存隔离 · 带宽隔离 · 干扰
多租户
隔离
28
案例实战1:8卡A100 OOM
OOM排查与解决 · 实战调优
案例
OOM
29
案例实战2:64节点NCCL超时
超时定位 · 网络拓扑优化 · 大规模
案例
NCCL
30
案例实战3:LLaMA-13B调优
混合并行 · 性能调优全流程
案例
LLaMA
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