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사례9건

9건 중 9~9번째

  1. 증상

    tr1-13B 학습이 여러 시간 돌다가 iteration 43680 에서 죽었고, Slurm 이 이어서 띄운 다음 작업도 시작하자마자 죽었다.

    촉발

    학습에 배정된 노드 하나의 GPU 에 하드웨어 문제가 생겨 정정할 수 없는 ECC 오류가 났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    첫 충돌 때는 아무도 지켜보지 않았고, 스케줄러가 띄운 다음 작업도 죽은 뒤에야 문제를 알았다. 팀은 두 번의 실패를 보고 GPU 하드웨어 문제를 의심했고, JZ 관리자에게 물어 노드 하나가 고장 난 것을 확인했다.

    조치
    • JZ 관리자에게 연락해 노드 하나가 고장 난 것을 확인했다.
    • 다음 학습 작업이 고장 난 노드에 배정되지 않아 학습이 이어졌다.
    후속 조치
    • `#SBATCH --output=%x-%j-%N.out` 처럼 출력 파일 이름에 `%N` 을 넣어 노드마다 로그 파일을 따로 남기고, 그 로그로 어느 노드의 GPU 가 고장인지 가린다.
    • 고장 난 노드의 호스트 이름을 알아내면 `sbatch --exclude=node1,node2,... ` 로 다음 작업에서 그 노드를 뺀다.
    교훈

    예외가 난 노드의 호스트 이름을 알 수 없으면, 다음 작업이 고장 난 노드에 다시 배정돼 학습이 거듭 죽는다. 호스트 이름을 알면 `sbatch --exclude` 로 그 노드를 뺄 수 있으므로, 예외와 노드를 이어 주는 수단이 꼭 있어야 한다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 9건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: GPU 하드웨어·메모리, NCCL. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1

하드웨어 고장9건

  1. IL-0416 LLM 학습에서 SDC 결함이 있는 GPU 가 ECC 오류나 온도 경보 없이 계산을 조용히 망가뜨려 손실이 치솟거나 작업이 멈췄다
  2. IL-0478 GPU 한 개의 네트워크 어댑터가 고장 났는데 NCCL이 알림 없이 통신을 우회시켜 MoE 학습 스텝이 느려졌다
    Amazon2026
  3. IL-0421 Alibaba 의 LLM 학습 클러스터에서 GPU 결함을 비롯한 오류로 작업이 거듭 죽어 2023년 6월 한 작업이 시간의 31.19% 를 잃었다
  4. IL-0479 가속기 노드의 조용한 데이터 손상이 오류 신호 없이 LLM 학습의 계산값과 기울기와 가중치를 바꿨다
  5. IL-0411 헬스 체크를 통과하는 레몬 노드가 Meta 연구 클러스터의 학습 작업을 거듭 실패시켰다
    Meta2024
  6. IL-0540 센터 사이를 잇는 라우터의 포트에서 큰 패킷이 유실돼 지방행정전산서비스와 정부24가 하루 넘게 멈췄다
  7. IL-0381 Newark 의 Linode Object Storage 가 두 번 느려지고 일부 요청이 504 gateway timeout 으로 실패했다
    Linode2022
  8. IL-0525 Equinix 암스테르담 전원 점검 중 업링크가 하나뿐인 스위치가 꺼져 OpenStreetMap.org 가 7시간 27분 멈춤
  9. IL-0427 tr1-13B 학습이 고장 난 GPU 가 있는 노드에서 연달아 두 번 죽었다