阿里云 ACK 云原生 AI 套件中的分布式弹性训练实践
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内容提要
算力成为AI行业发展的重要因素，分布式训练是常用的训练方法，包括数据并行和模型并行。DLRover、Elastic Pytorch和Elastic Horovod是常用的弹性训练框架。ACK云原生AI套件提供了弹性训练的解决方案，可以在Spot场景下降低成本、提高资源利用率。正在探索在LLM训练中应用弹性训练方案。
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关键要点
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算力是AI行业发展的重要因素，分布式训练是常用的训练方法。
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分布式训练分为数据并行和模型并行，数据并行适用于数据量大，模型并行适用于模型体量大。
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Parameter Server架构和AllReduce架构是基于数据并行的两种不同架构。
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弹性训练的能力包括训练规模弹性改变、训练过程弹性容错和训练资源弹性伸缩。
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弹性训练的意义在于提升训练成功率、提高资源利用率和降低训练成本。
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DLRover、Elastic Pytorch和Elastic Horovod是常用的弹性训练框架。
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ACK云原生AI套件提供了在Spot场景下的弹性训练解决方案，旨在降低成本和提高资源利用率。
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ACK云原生AI套件支持Elastic Horovod、DLRover和Elastic Pytorch，涵盖多种AI训练任务场景。
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Elastic-Job-Supervisor组件提供Spot场景下的弹性训练控制能力，包括最大等待时间、检查点保存、容错和任务恢复。
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在LLM训练中，ACK云原生AI套件正在探索弹性训练方案以降低成本和提升训练成功率。
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