恢复时间优化（PyTorch）

本章节介绍在PyTorch框架上使用断点续训特性时，用户可以选择使用的缩短断点续训时间的相关功能，包括故障检测时间优化、集合通信初始化时间优化、训练回滚及加载checkpoint时间优化和算子编译时间优化。

故障检测时间优化

由于集群中出现的参数面网络故障不一定会影响训练任务，因此集群调度组件不会强制中断任务；当参数面网络故障影响训练任务时，会触发集合通信的网络超时等待机制，在等待时间（通常默认为30分钟）后，集群调度组件才能感知到该故障，从而触发断点续训。针对该问题，PyTorch Adapter插件（torch_npu）提供watchdog故障检测功能，可用于检测训练任务是否受到影响，缩短故障检测时间，该功能的详细说明请参考表1。

表1 watchdog故障检测功能说明
功能名称	watchdog故障检测。
功能特点	训练启动时，同时启动一个监测线程不断获取通信异常以及task执行异常。监测到故障发生后，快速抛出异常并终止训练任务进程，触发重调度。
使用说明	仅支持PyTorch 1.11.0、2.1.0及以上版本；PyTorch Adapter插件（torch_npu）版本必须高于6.0.RC1。
关键操作	PyTorch 2.1.0及以上版本默认开启watchdog故障检测，无需手动配置环境变量。（可选）如需关闭watchdog故障检测，需在训练的shell启动脚本（例如train_start.sh）中，修改以下环境变量。 ... # env for breakpoint ckpt export RESUME_MODE_ENABLE=1 export HCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING=0 # 取值为1，表示开启watchdog功能；取值为0，表示关闭watchdog。

集合通信初始化时间优化

Parallel Store多线程建链优化：PyTorch框架创建通信组时，使用TCP Store进行信息交换。随任务规模变大会影响原生TCP Store的信息处理性能，导致创建通信组时间过长。针对该问题，PyTorch Adapter插件支持使用原生TCP Store的优化版本Parallel Store，详细说明请参考表2。

表2 Parallel Store功能说明
功能名称	Parallel Store
功能特点	多线程处理建链请求，减少建链请求队列等待时间，降低总体建链时间。
使用说明	PyTorch 1.11.0版本：PyTorch Adapter插件（torch_npu）版本必须高于6.0.RC1。 PyTorch 2.1.0及以上版本：PyTorch Adapter插件（torch_npu）版本必须高于6.0.RC3。
关键操作	将启动训练的shell脚本（例如train_start.sh）中，torchrun启动命令修改为torch_npu_run。比如将 torchrun train.py --train_parameter=xxx .... 修改为 torch_npu_run train.py --train_parameter=xxx ....

原生HCCL建链性能优化：PyTorch框架在NPU侧交换集合通信信息后进行NPU间连接建链。随任务规模变大，导致建链时间大幅度增加。针对该问题，CANN对原生HCCL建链进行了性能优化，详细说明请参考表3。

表3 原生HCCL建链性能优化功能说明
功能名称	原生HCCL建链性能优化。
功能特点	多线程异步完成集合通信信息协商，减少通信信息协商时间，降低总体建链时间。
使用说明	仅支持CANN 8.0.RC2及以上版本。
关键操作	无。

RankTable模式建链优化：集群调度Ascend Operator组件为PyTorch框架提供生成集合通信配置文件（RankTable File，也叫hccl.json文件）功能，可以通过RankTable模式建链，缩短集群通信建链时间，详细说明请参考表4。

表4 集合通信使用RankTable模式建链
功能名称	RankTable模式建链。
功能特点	使用Ascend Operator为PyTorch任务生成集合通信配置文件，缩短集群通信建链时间。
使用说明	PyTorch Adapter插件（torch_npu）版本必须高于6.0.RC3。
关键操作	启动YAML中已经默认挂载了hccl.json文件的父目录，用户可以根据实际情况进行修改。 volumes: - name: ranktable-dir hostPath: path: /user/mindx-dl/ranktable # 该宿主机目录需要在共享目录下 type: DirectoryOrCreate 执行以下命令，在宿主机目录下创建hccl.json文件的具体挂载路径，并修改所属用户。 mkdir -m 777 /user/mindx-dl/ranktable/任务运行的命名空间.任务名称 chown 9000:9000 /user/mindx-dl/ranktable/default.pytorch-test 例如： mkdir -m 777 /user/mindx-dl/ranktable/default.pytorch-test chown 9000:9000 /user/mindx-dl/ranktable/default.pytorch-test 修改训练脚本，添加如下环境变量。 export RANK_TABLE_FILE=/user/mindx-dl/ranktable/hccl.json 修改训练YAML，添加如下设置。 yaml volumeMounts: - name: ranktable mountPath: /user/mindx-dl/ranktable volumes: - name: ranktable hostPath: path: /user/mindx-dl/ranktable/任务运行的命名空间.任务名称 # 宿主机目录下hccl.json文件的实际路径

训练回滚及加载checkpoint时间优化

异步保存CheckPoint：训练任务会定期保存CheckPoint文件，用于保存参数信息，故障恢复需要从上一次保存的CheckPoint回滚恢复训练。由于每次保存CheckPoint文件均会浪费一定的训练时间，为了保证训练效率，保存CheckPoint的时间间隔通常较大，而保存间隔越大，每次故障时训练回滚浪费的时间就会越长。针对该问题，集群调度组件支持通过MindIO ACP异步保存CheckPoint，详细说明请参考表5。

表5 异步保存CheckPoint功能说明
功能名称	MindIO ACP异步保存CheckPoint。
功能特点	从NPU中获取CheckPoint后，异步写入存储中，降低每次保存CheckPoint的训练损失和保存周期，从而降低训练回滚时间。
使用说明	仅支持6.0.RC2及以上版本的集群调度组件和MindIO组件。
关键操作	安装和使用MindIO组件，请参考《MindCluster CheckPoint保存与加载优化》。

高效恢复CheckPoint：回滚恢复训练时，通常需要从存储中加载保存的CheckPoint，由于CheckPoint数据量较大，直接从存储读取加载CheckPoint的耗时较长。针对该问题，集群调度组件支持通过MindIO ACP进行CheckPoint高效恢复，详细说明请参考表6。

表6 CheckPoint高效恢复功能说明
功能名称	MindIO CheckPoint高效恢复。
功能特点	MindIO将最新的CheckPoint存储到内存中，故障恢复时可直接从内存中读取CheckPoint，降低CheckPoint读取时间。
使用说明	仅支持6.0.RC2及以上版本的集群调度组件和MindIO组件。
关键操作	安装和使用MindIO组件，请参考《MindCluster CheckPoint保存与加载优化》。

算子编译时间优化

断点续训过程中拉起训练需要重新执行算子时，算子编译需要消耗大量时间。针对该问题，可选择算子二进制或算子编译缓存降低编译时间，详细说明请参考表7和表8。

算子二进制和算子编译缓存二者不兼容，请选择其中之一进行使用。

表7 算子二进制功能说明
功能名称	使用算子二进制。
功能特点	算子编译时提前加载预置的算子二进制，直接免编译执行算子。
使用说明	仅支持CANN 8.0.RC2及以上版本。
关键操作	在Python启动脚本中，添加算子二进制配置命令，开启算子二进制。 torch.npu.set_compile_mode(jit_compile=False)

表8 算子编译缓存功能说明
功能名称	算子编译缓存。
功能特点	算子编译时加载存储上保存的算子编译缓存文件，加载后可降低编译时间。
使用说明	仅支持CANN 8.0.RC2及以上版本。
关键操作	在Python启动脚本中，添加算子二进制编译缓存配置命令，开启算子二进制编译缓存。 torch.npu.set_compile_mode(jit_compile=True) 在训练的shell启动脚本中（例如train_start.sh），添加如下环境变量。 export ASCEND_CACHE_PATH=xxx # 添加共享存储路径 export ASCEND_MAX_OP_CACHE_SIZE=-1 # 使用共享存储时建议开启，可解决多节点读取共享存储缓存资源争抢严重问题

父主题： 配置集成时间优化方案