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据阿里云5月14日消息,近日,在全球***网络系统会议NSDI 2026上,阿里云基础设施网络团队共发表6篇主会论文。论文围绕智算训练问题诊断与集合通信优化,深入推理场景工作负载分析及边缘流量接入加速,系统覆盖云计算产业级关键技术难题。
在此次入选的文章中,《EROICA: online Performance Troubleshooting for Large-scale Model Training》展示近两年在阿里云大模型训练场景的基础设施+训练框架深度融合诊断体系。帮助诊断了80个大模型训练场景下的疑难性能问题,顺利支持了多个内部和外部客户的大规模模型训练。
大模型训练的性能诊断在业界面临很大挑战,涉及 GPU、网络、代码、配置等软硬件全栈交互。现有诊断方法都基于在线监控或离线profile。在线监控较轻,能做到实时的集群全覆盖,但信息采样粒度粗(通常为秒级到分钟级),无法捕捉代码执行细节,因而难以定位根因;离线profile信息精度高(微秒级)、覆盖所有函数的执行细节,但数据量和overhead都极大,难以在合理时间内消费。


