分布式训练故障自动恢复

大模型训练故障恢复的核心在于构建“断点续训”机制，通过定期保存检查点（Checkpoint）并结合分布式容错策略，将中断后的恢复时间从数天缩短至分钟级，确保算力资源零浪费，在2026年的大模型训练场景中,集群规模已普遍突破十万卡级别，单轮训练周期长达数月，任何硬件故障或软件异常都可能导致巨大的经济损失，建立一套……