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百度百舸万卡集群的训练稳定性系统设计和实践

01 AI 训练稳定性的演进历程 2012 年 ImageNet 竞赛中 AlexNet 的横空出世,开启了现代 AI 发展的新纪元。彼时我们不会想到,十年后支撑 AI 训练的 GPU 集群会从研究室里的几台服务器,发展成需要专门供电系统的万卡级计算矩阵。在这个算力爆发式增长的过程中,训练系统的稳定性管理正经历着从「简单运维」到「精密工程」的深刻变革。 1.1 标早期的小模型时代:手动运维的黄金年代 2022 年之前的 AI 训练,更像是手工作坊式的精雕细琢。大多数训练任务只需十几块 GPU,利用 PyTorch 或 TensorFlow 的数据并行功能就能轻松应对。记得那时算法工程师们有个共识:如果训练遇到问题,重启往往比排查更高效。 当时我们构建的监控系统就像汽车仪表盘,只能显示最基本的任务状态。当训练意外中断时,工程师们会像侦探一样翻查日志 —— 如果发现是 GPU 报错,就联系运维同事。运维人员则带着「NVIDIA三件套」(nvidia-smi、dcgm、nsys)到机房巡检,像老中医把脉般通过温度、功耗等指标判断硬件状态。这种工作模式虽简单,但应对数十卡规模的集群还算游刃有余...

Cline 提供为期两周的免费 Grok-3 模型

xAI 与 AI 代码工具开发商 Cline合作,为 Cline 用户提供为期两周的 Grok 3 模型免费访问权限。 用户只需注册 Cline 账户,即可在 Cline 的提供商中选择并免费使用 x-ai/grok-3 模型进行编码。 Cline 是开源 AI 编程 Agent,以 VS Code 插件的形式提供,支持 Plan/Act 双模式,具有终端执行能力和 Model Context Protocol (MCP) 特性。它能够分析用户的项目文件结构、源代码等,帮助用户创建和编辑文件、执行终端命令、使用浏览器进行测试等,还可以通过 MCP 协议扩展其功能,添加自定义工具。

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