当前位置:首页 > 报告详情

元人工智能_机器学习系统错误处理改进 - 使用 RPPIO 错误报告处理 PCIe 完成超时错误.pdf

上传人: 明**** 编号:1011749 2025-12-21 18页 1.72MB

1、Anil AgrawalSukay LuhadiaMeta AI/ML System Error Handling Improvements-PCIe Completion Timeout error handling using RPPIO error reportingMeta AI/ML System Error Handling Improvements-PCIe Completion Timeout error handling using RPPIO error reportingAnil AgrawalSukay LuhadiaARTIFICIAL INTELLIGENCE(AI

2、)AL/ML Training Cluster OverviewAI/ML Training Job interruptions-a challengePCIe Completion Timeout Error-Diagnosis challengeRPPIO Error Reporting to address the challengeCall to ActionAgendaAI/ML Training Cluster-OverviewAI/ML Training Cluster 30K ft viewGrand Teton Training System-OverviewReferenc

3、e: Teton Training Platform-ArchitectureOAM:OCP Accelerator ModuleGrand Teton Platform-PCIe Hierarchy ExampleA Large PCIe Device Hierarchy Increased Platform Failure Blast RadiusB:D.F root_port,slot#,device present,power:On,speed 32GT/s,width x16B:D.F endpoint,CPU-NICB:D.F root_port,slot#,device pres

4、ent,power:On,speed 32GT/s,width x16B:D.F upstream_port,PCIe Gen 5 SwitchB:D.F downstream_port,slot#,device present,speed 32GT/s,width x16 B:D.F endpoint,IOX-NICB:D.F downstream_port,slot#,device present,speed 8GT/s,width x4 B:D.F endpoint,current speed 8GT/s target speed 32GT/s.B:D.F downstream_port

5、,slot#,device present,speed 8GT/s,width x4 B:D.F endpoint,IOX-SSD,current speed 8GT/s target speed 16GT/sB:D.F downstream_port,slot#,device present,speed 32GT/s,width x16 B:D.F endpoint,GPUB:D.F downstream_port,speed 32GT/s,width x16 B:D.F endpoint,PCIe Gen 5 SwitchB:D.F downstream_port,speed 32GT/s

6、,width x16B:D.F endpoint,PCIe Switch management endpointB:D.F root_port,slot#,device present,speed 32GT/s,width x16B:D.F upstream_port,PCIe Gen 5 SwitchB:D.F downstream_port,slot#,device present,speed 32GT/s,width x16 B:D.F endpoint,IOX-NIC2B:D.F downstream_port,slot#,device present,speed 8GT/s,widt

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
根据报告的内容,全文主要内容概括如下: 1. **AI/ML 训练集群概述**:介绍了Meta的AI/ML训练集群,特别是Grand Teton训练平台,该平台使用OCP加速模块和复杂的PCIe设备层次结构。 2. **PCIe 完成超时错误**:指出PCIe完成超时(CTO)错误是导致AI/ML训练作业中断的主要挑战之一。 3. **RPPIO 错误报告**:介绍了RPPIO错误报告机制,它能够记录详细的错误信息,帮助诊断CTO错误。 4. **CTO 错误诊断挑战**:分析了CTO错误诊断的挑战,包括错误日志信息有限和错误来源难以追踪。 5. **RPPIO 错误日志解码**:展示了如何通过解码RPPIO错误日志来诊断CTO错误,并定位到具体的设备。 6. **关键学习**:强调了需要创新的RAS解决方案来诊断系统故障,并减少AI/ML作业中断。 7. **行动呼吁**:鼓励参与OCP硬件故障管理子项目,并提供了相关资源链接。
"PCIe CTO诊断难题" "RP_PIO如何解PCIe故障" "AI集群PCIe故障处理秘籍"
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠