最高优化529倍！豆包大模型团队&港大提出ByteCheckpoint提效LLM训练

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伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（ Checkpoint ）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。 近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出了 ByteCheckpoint 。这是一个 PyTorch 原生，兼容多个训练框架，支持 Checkpoint 的高效读写和自动重新切分的大模型 Checkpointing 系统，相比现有方法有显著性能提升和易用性优势。本文介绍了大模型训练提效中 Checkpoint 方向面临的挑战，总结 ByteCheckpoint 的解决思路、系统设计、 I/O 性能优化技术，以及在存储性能和读取性能测试的实验结果。 随着训练集群规模与模型大小的日益增长，大模型训练过程中的软硬件故障已经成为频发事件。 克服高频故障，提高训 ………………………………