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적용된 필터 원인하드웨어 고장증상처리량 저하모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례8건

8건 중 8~8번째

  1. 증상

    96개 노드에서 돌던 GLM-130B 사전 학습이 2022년 5월과 6월 내내 노드 고장, GPU 누락, 연결 끊김으로 여러 번 멈췄다. 2022-05-30 에는 재시작이 데이터 로딩에서 멈춰 더 나아가지 않았다.

    촉발

    학습 중에 계산 노드가 고장 나거나 연결이 끊기거나 GPU 를 잃었고, 2022-05-30 재시작 때는 Lustre 파일 시스템 오류가 났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    –
    감지

    처리량 저하는 학습 flops 가 127T 로 전보다 낮은 것을 보고 알아챘다. Lustre 파일 시스템 오류는 재시작이 데이터 로딩에서 멈춘 것을 보고 찾아냈다. n30039 는 GPU 가 없다고 스스로 보고했다.

    조치
    • 노드가 고장 날 때마다 마지막으로 저장한 step 에서 학습을 다시 시작했다.
    • 체크포인트 저장 간격을 500 step 에서 100 step 으로 줄였다. 500 step 은 너무 길었다.
    • 다른 노드 풀로 옮겨 15600 step 에서 다시 시작했다.
    • 교체해 넣은 n30076 에 알 수 없는 오류가 있다고 보고 16600 step 부터 이 노드를 뺐지만, 처리량은 달라지지 않았다.
    • 2.3T 텍스트 말뭉치를 백업 디스크에서 파일 시스템으로 다시 복사했고, 며칠이 걸렸다.
내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 8건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: NIC·케이블·스위치 포트 링크, GPU 하드웨어·메모리. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1

하드웨어 고장8건

  1. IL-0477 Tencent의 1만 GPU MoE 학습에서 계산이 느려진 노드 때문에 스텝 시간이 30초에서 90초 넘게 늘었다
  2. IL-0478 GPU 한 개의 네트워크 어댑터가 고장 났는데 NCCL이 알림 없이 통신을 우회시켜 MoE 학습 스텝이 느려졌다
    Amazon2026
  3. IL-0586 T0 스위치 트랜시버의 링크 네 개가 연달아 플래핑해 50K GPU 사전 학습 작업의 처리량이 1분 동안 약 25% 떨어졌다
    OpenAI2026
  4. IL-0476 ByteDance의 128대 V100 학습 작업이 머신 한 대의 PCIe 저하로 40분 동안 크게 느려졌다
  5. IL-0419 Vela 에서 GPU 768개로 돌던 Granite-20B 학습 작업의 스텝 시간이 거의 3배로 늘었다
    IBM2025
  6. IL-0418 TPU v4 슈퍼컴퓨터에서 장비, ICI 링크, 광 회로 스위치가 고장 나 학습 작업 약 1% 가 멈추거나 느려졌다
    Google2024
  7. IL-0381 Newark 의 Linode Object Storage 가 두 번 느려지고 일부 요청이 504 gateway timeout 으로 실패했다
    Linode2022
  8. IL-0429 GLM-130B 사전 학습이 노드 고장으로 거듭 중단됐고 Lustre 오류로 2.3T 말뭉치를 읽지 못했다