ByteCheckpoint: 豆包大模型团队与港大的新成果助力PyTorch下的AI大模型技术实现高效训练及故障恢复

最近，字节跳动豆包大模型团队与香港大学携手推出了ByteCheckpoint，这是一个针对大规模语言模型（LLM）的高效Checkpointing系统。该系统旨在优化大模型训练过程中的故障恢复机制，从而显著提高训练效率。根据Meta公司最新发布的研究报告显示，在一个由16384块H100 80GB GPU构成的训练集群上进行Llama3 405B模型训练时，短短54天内发生了419次训练中断，平均大约每3小时就会出现一次故障。因此，频繁的Checkpoint成为了应对高故障率的有效手段。

尽管Checkpoint对于减少训练进度损失至关重要，但传统Checkpoint技术却存在着一系列问题。例如，由于系统设计上的不足，导致了额外的I/O开销；此外，不同的训练框架之间的Checkpoint模块也缺乏统一性和互操作性。为了解决这些问题，豆包大模型团队和香港大学共同研发了ByteCheckpoint系统。该系统是为PyTorch量身定制的，并且能够与多种训练框架无缝对接。与现有技术相比，ByteCheckpoint在Checkpoint保存速度上提升了最多529.22倍，在加载速度上提升了最高3.51倍。它还提供了一个简单易用的用户界面以及自动重新切分Checkpoint的功能，大大降低了用户的使用门槛，增强了系统的整体可用性。

ByteCheckpoint的相关研究成果已经对外公布，包括一篇详细介绍其设计理念和技术细节的论文。此外，豆包大模型团队自2023年成立以来，一直致力于开发先进的AI大模型技术，力求成为世界领先的研究团队之一，并为科技进步和社会发展贡献力量。目前，豆包大模型团队正积极招募具有创新精神和高度责任感的人才，共同推动大模型训练效率的提升。

豆包大模型于2024年5月正式发布，并通过字节跳动旗下的云服务平台火山引擎为企业提供服务。截至同年7月，豆包大模型的日均Tokens使用量已超过5000亿，外部企业的日均Tokens使用量相较于5月15日模型发布时增长了22倍。基于豆包大模型打造的AI智能助手豆包，已经在各大应用商店的AI类产品中占据下载量榜首的位置。

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