사례1건

1건 중 1~1번째

1. IL-0023 InfiniBand 포트 하나가 한 번 내려갔다 복구되면서 7시간째 돌던 학습 작업이 NCCL 타임아웃으로 죽었다

   Databricks2026

   증상

   Databricks AI 의 한 학습 작업이 시작 7시간 만에 NCCL 타임아웃으로 실패했다.

   학습 작업 실패NCCL 타임아웃링크 플래핑

   촉발

   RDMA NCCL 집합 통신에 쓰던 InfiniBand 포트 하나가 한 번 내려갔고, 다시 올라오기까지 NCCL_IB_TIMEOUT 보다 오래 걸렸다.

   원인

   의존성 장애

   구성 요소

   NCCLInfiniBand 패브릭PyTorch

   기여 요인

   모니터링 사각지대기본 설정 방치

   감지

   학습 작업이 시작 7시간 만에 NCCL 타임아웃으로 죽으면서 드러났다. 연속 헬스 체크가 InfiniBand 포트 플래핑을 감시하고 있었지만, 포트가 한 번만 내려갔다 올라와서 임계값에 걸리지 않았다. 원인은 작업이 죽은 뒤 조사로 찾았다.

   조치

   • NCCL_IB_TIMEOUT 기본값을 짧은 포트 다운을 더 잘 견디도록 조정했다.
   • 워치독을 기다리지 않고, 포트 다운 신호가 오면 작업을 종료한 뒤 체크포인트에서 다시 시작하게 했다.
   • 이번 조사를 gpu-monitor 에 반영했다. gpu-monitor 의 RDMA 패브릭 포트 다운 점검은 플랩 횟수가 아니라 누적 다운 시간을 기준으로 한다.

   후속 조치

   • NCCL_IB_TIMEOUT 기본값을 더 잘 견디도록 조정했다.
   • 워치독이 터질 때까지 GPU 를 놀리지 않고, 포트 다운 신호가 오면 작업을 종료한 뒤 체크포인트에서 다시 시작하게 했다.
   • gpu-monitor 에서 RDMA 패브릭 포트 다운 감지를 플랩 횟수가 아니라 누적 다운 시간 기준으로 잡게 했다.

   교훈

   NCCL 타임아웃을 PyTorch 워치독 값으로만 생각하면 안 된다. InfiniBand 전송 계층의 NCCL_IB_TIMEOUT 은 기본값이 실제로 약 7초로, 대부분의 팀이 생각하는 것보다 훨씬 짧다. 이 값이 먼저 터지면 워치독 설정과 관계없이 작업이 죽는다. 링크 상태를 볼 때도 플랩 횟수가 아니라 누적 다운 시간을 봐야 한다. 한 번뿐인 긴 플랩도 며칠짜리 학습을 죽일 수 있다.

   사례 보기

원인별1