根据 Meta 最新发布的报告数据，在大规模 AI 训练及 GPU 集群环境下，故障频发已经成为 AI 训练面临的一大痛点。Llama 3 405B 大语言模型在 1.6 万台集群训练过程中遭遇了高达 419 次意外组件故障，平均每 3 小时就发生一次，GPU 的故障率更是高达 CPU 的 120 倍。

频繁出现的硬件故障引发了业界的广泛关注。因为这惊人的故障率不仅严重影响了 AI 模型的训练效率和稳定性，还给客户带来了巨大的困扰和损失。

大规模 AI 训练的”三座大山“

通常在进行大规模 AI 训练时，尤其是采用千卡万卡的超大规模 GPU 集群时，所面临的巨大挑战：

硬件故障频发

GPU 作为 AI 训练的核心组件，其高故障率如同定时炸弹，严重拖慢了项目的节奏，使得原本预期的成果无法按时交付，在竞争激烈的市场环境中失去先机。

数据完整性与准确性

频繁故障可能导致数据丢失或者部分缺失，可能使之前的努力付诸东流。

系统复杂性高

庞大的计算集群管理复杂，容易有资源瓶颈，并且故障排查和修复难度大。

稳定可靠的 AI 算力基础设施

青云科技（qingcloud.com）深知在大规模训练及 GPU 集群环境下，故障的频繁发生会严重影响客户的研发进展和业务落地。因此，青云 AI 智算平台旨在为用户提供一个高效、稳定、可靠的 AI 算力基础设施，助力用户加速 AI 创新。

•异构算力统一管理： 支持多种异构计算设备，多种国产芯片，实现算力资源的灵活调度和高效利用。

•智能化算力调度管理： 支持千卡万卡级别的算力资源调度，自动分配和管理算力资源，缩短任务执行时间。

•智简运维，精细运营： 通过统一运营和运维管理平台，实现精细化资源分配，提高算力利用效率。

•智能生态支撑应用： 提供丰富的 AI 计算环境和 SaaS 应用服务，实现全场景的 AI 业务实现落地。

•智能监控与多维度资源可视化： 通过实时监控和告警，多渠道通知，及时发现并解决问题。

•故障检测与自动修复： 引入 AI-Infra 运维监控管理能力，实现故障的自动检测和修复。

尤其是在面对硬件故障等挑战时，青云 AI 智算平台通过自动故障检测与修复功能，确保算力中心的稳定运行。一旦检测到故障，系统将迅速启动自愈机制，自动隔离故障、迁移任务、重启节点等，最大程度减少故障对业务的影响。

那些曾经让人头疼的硬件故障、资源瓶颈，统统被青云 AI 智算平台“一键搞定”。

别再让繁琐的硬件问题成为 AI 创新的绊脚石了！选择青云，选择高效、稳定、可靠的 AI 算力基础设施。企业可以更专注于 AI 模型的开发和创新，加速 AI 应用落地。