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적용된 필터 증상처리량 저하조직Tencent모두 풀기검색어 없이 필터만 적용한 목록입니다. 최근 사례부터입니다.
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그래프

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  • 사례

사례1건

1건 중 1~1번째

  1. 증상

    GPU 약 10,000개로 돌던 MoE 학습 작업의 반복 시간이 약 30초에서 90초 넘게 늘어 ARGUS의 L1 단계가 알림을 냈다. L1은 랭크마다 반복 시간 시계열을 모아 급등과 계단식 성능 저하를 찾는 단계다.

    원인
    구성 요소
    –
    기여 요인
    감지

    ARGUS의 L1 단계가 반복 시간이 약 30초에서 90초 넘게 늘어난 것을 잡아 알림을 냈다. 이어서 L2 단계가 DP 그룹 안의 랭크별 mlp 단계 소요 시간을 비교해 랭크 10352~10359를 찾았다.

    조치
    • 영향받은 노드를 교체했고, 교체 직후 학습 속도가 회복되었다.
    교훈

    인프라 수준에서 보이는 통신 이상이 꼭 네트워크 하드웨어에서 생긴 것은 아니다. 계산 성능 저하가 집합 통신의 의존성을 타고 번져 통신 이상처럼 보일 수 있다. 세밀한 가시성이 없으면 운영자가 문제를 잘못 진단하고 효과 없는 조치를 할 위험이 있다. 1만 GPU 넘는 학습 클러스터에서 느려지는 고장의 형태는 매우 다양해서 진단 단계 하나로는 모든 경우를 다룰 수 없다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 사례는 클러스터에서 확인할 수 있는 상태를 다룹니다. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별1