LLM 检查点/恢复 I/O 优化

本文探讨了大型语言模型 (LLM) 训练和推理中的关键 I/O 瓶颈，特别是针对检查点/恢复操作。它强调了管理跨存储堆栈的数据量、多样性和速度的挑战。该研究调查了使用 liburing 等内核加速 I/O 库来提高性能，并提供了微基准测试来量化不同 I/O 策略的权衡。这些发现意义重大，因为它们展示了 LLM 检查点性能大幅提升的潜力，从而加快了训练和推理时间。

• •检查点/恢复是 LLM 训练和推理中的主要 I/O 瓶颈。
• •liburing 等内核加速 I/O 库可以提高性能。
• •聚合和合并策略对于优化 I/O 至关重要。
• •所提出的方法明显优于现有的 LLM 检查点引擎。