西湖娱乐城- 西湖娱乐城官方网站- APP超智融合算力的可持续运营运维论坛成功举办

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　　机房环境调优，是超算、智算集群运营运维任务量最大的环节之一。在传统数据中心运维中，一般都是独立地分别调整IT系统和制冷系统的能耗。根据上海交通大学网络信息中心的分享，他们设计了IT-制冷系统联合调优的智能体，其中IT系统负责核心级别的频率调控、分配作业到节点，制冷系统负责动态调节水温。在将智能体嵌入到上海交大的DCIM集群监控系统中之后，可以探索在智能化联合调控策略上构建IT、制冷联合优化模型，从而整体优化集群的能耗。

　　在身份认证方面，上海纽约大学采用Free IPA集成MS Active Directory的方式进行账户的集中管理、集中认证；在高性能计算的资源获取方面，上海纽约大学提供了一个集成的、单点登录的方式，方便校内外师生以Web的方式提交作业来使用资源；在资源和性能监控方面，上海纽约大学采用Splunk进行GPU、CPU、内存等数据的动态采集；在作业监控方面，上海纽约大学采用了XDMoD、Prometheus + Grafana + Alertmanager等，来监控相关的作业申请、执行与资源分配情况。

　　联想设计的容错系统针对大模型训练过程中面临的网络中断、节点宕机、进程崩溃等多种典型故障，提供高效自动的恢复机制。基于模型训练的并行策略与硬件存储层次特点，通过多层次优化检查点读写操作和即时检查点保存机制，针对千亿规模参数模型，可将端到端故障恢复时间缩短至10分钟以内，并将模型中断后的重训时间压缩至单次训练迭代时间。当集群资源弹性变化时，系统能够快速准确地获取大模型训练的最优并行策略配置，并与容错调度组件协同，确保系统的自适应能力，通过弹性调度训练资源提升作业训练效率及集群GPU资源利用率。