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故障处理

如何解决计算慢节点

如何解决计算慢节点

异常描述

检测到实例存在计算缓慢问题，导致整体训练性能被拖慢。例如：

单张或少数GPU计算耗时显著高于其他卡，导致整体集群等待，训练迭代速度忽快忽慢。

同一批次训练中，部分Rank前向/反向计算耗时明显偏大，出现明显的计算倾斜。

集合通信（如 all_reduce）前等待时间过长，表现为通信未hang住，但整体步长被拖慢。

GPU利用率波动异常，或长期处于低利用率、高等待状态。

系统层面出现GPU功耗、频率异常，温度偏高导致降频，进一步加剧计算延迟。

日志中出现单个Rank输出明显滞后，或监控显示该节点显存、CPU占用异常。

排查及修复建议

说明

请结合您自研代码的实际业务场景，开展问题定位、排查与修复工作。

计算缓慢可能由硬件（CPU/GPU）异常或训练代码问题导致，建议按以下方式排查：

检查您的训练代码，确认是否在特定Rank（例如Rank 0）存在耗时操作，例如启用profiler、高频打印日志、频繁磁盘读写等。

若实例存在明确异常（如温度、功耗异常等），请提交工单或联系客户经理获取技术支持。

最近更新时间：2026.05.08 15:36:24

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