h3c 防火墙模拟器，h3c防火墙开局配置-行瑞管理

我们使用flint 和hca_self_test 检查了Mellanox OFED 驱动、网卡固件和收发器固件的版本是否正确，以及它们是否针对英伟达驱动进行了正确编译。CPU/RAM 内存不足（OOM）错误，这些错误在错误日志中不太容易发现，并且通常能通过Docker 容器外的主机的dmesg 日志检测出来。

我们检查了Docker 能否在连接了GPU 的情况下运行容器（即NVIDIA Container Runtime 是否正常工作），还检查了与监控/ 分析相关的Docker 容器是否已激活并获得了正确的主机权限。在运行时，使用多于所需机器数量10-20% 的机器会很有帮助，这样就能在机器故障时轻松重启训练了。

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举个例子，如果一个在48 台机器上运行的训练失败了，那么就在6 组各8 台机器上进行更小规模的训练，然后在8 组各6 台机器上运行更小规模的训练。使用此方法可发现一个特定问题：由于Python 线程设置中的配置错误，我们无法在某些主机上正确启动八个多线程NCCL GPU 进程，这些进程在PyTorch 之前的初始化代码阶段遇到了竞争条件。

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GPU 内存不足（OOM）错误，看起来像这样：「CUDA out of memory. Tried to allocate …」通过多次检查我们的配置和代码并撤销近期的代码修改（由于启动期间PyTorch 设备规格不正确而导致过多使用GPU#0），我们解决了这些问题。

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在这个重启过程中，首先是对每台可用机器进行健康检查，然后基于其传递的健康检查结果对每台机器进行分类；然后尝试在最健康的机器上重启训练。图吧日常】300运输的麒麟710A 6+128手机大战植物大战僵尸生存模式刷钱全植物3。设置集群网络连接时让每台机器都与其他每台机器紧密相连，这样一来我们就能使用这些机器中任意可工作的子集。

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但是，需要说明一点：并不是每台机器都统一有3% 的几率发生故障，而是少量不对付的机器反复出现各种不同问题，直到将它们妥善修复。因此，我们的做法不是随便找些机器来运行大规模训练，就像打地鼠一样看哪些出问题，而是专注于扩增已知可靠的服务器，也就是「黄金」服务器。为了防止出现这个问题，我们采用了完全确定式的数据加载器——通过与epoch 或步数相关联，让每一次崩溃都可轻松复现。