揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon

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文章摘要

多模态大模型在智能客服、自动驾驶、AIGC等领域的应用需求不断增长，但其训练工程面临计算、存储、数据处理、分布式通信等多重挑战。特别是在千卡级GPU训练集群上，如何优化数据加载、提升训练稳定性、突破计算与存储瓶颈，成为AI Infra需要重点攻克的难题。vivo AI研究院AI架构师王兆雄在AICon全球人工智能开发与应用大会上，基于LLaVA视觉多模态理解模型和DiT文生图模型的训练工程实践，详细解析了大规模GPU训练集群下的数据存储优化、分布式计算策略、训练容错机制，并探讨了如何提升大规模多模态模型的训练效率和稳定性。

多模态大模型的训练工程挑战主要体现在算力压力大、存储I/O与CPU预处理造成的加载延迟、数据吞吐受限以及通信并行调度困难。为了解决这些问题，vivo从数据处理优化、模型计算优化、分布式通信优化和训练稳定性建设四个方面进行了系统性优化。在数据处理优化方面，通过将图文数据预处理成多个shard小块、异步加载和缓存预取机制，显著提高了加载效率。在模型计算优化方面，通过算子融合、高效的attention计算和混合并行加Interleaved 1f1b操作，提升了整体吞吐效率。在分布式通信优化方面，采用拓扑感知调度、通信-计算重叠、NCCL多通道和CPU核绑定等策略，打通了卡间瓶颈。在训练稳定性建设方面，通过降低中断概率、缩短恢复时间和减少重复训练损耗，实现了多模态大规模训练的长跑与稳跑目标。

LLaVA训练工程实践中，vivo通过多进程数据加载架构、锁页内存和本地缓存的组合优化，成功打通了数据链路。在模态融合下的算力利用率优化方面，引入非均匀流水线重构和离线数据拼接，提高了算力利用率。在通信层面的优化中，通过物理级别上的优化和RDMA通信加速，提升了训练速度。在训练稳定性方面，通过异常数据跳过机制和任务级的异常检测，提升了训练稳定性。

DiT训练工程实践中，vivo通过图像分桶和动态Batch Size的组合策略，显著提升了训练效率。在模型计算优化方面，通过算子融合和激活重算，提升了训练速度。在通信优化方面，通过FSDP框架的优化和GPU负载对齐，提升了训练同步效率。在训练稳定性方面，通过异步checkpoint保存和分布式缓存，缩短了恢复时间。

AI Infra的未来展望将围绕数据、算法和算力三个维度进行。在数据维度上，将从海量数据向高质量数据转变，引入自动化的数据清洗机制和模态增强和合成。在算法维度上，将从规模扩展向智能优化转变，探索更高效的结构和训练范式。在算力维度上，将从扩展性向高效性转变，通过统一调度和定制加速芯片实现资源的最大化利用。最终，多模态大模型的训练将进入一个更大规模、更强泛化能力以及更低成本的新阶段。