引言
在AI/ML工作負載日益複雜的背景下，系統彈性與資源利用率成為關鍵挑戰。傳統的GPU故障處理與節點宕機導致的訓練中斷，常迫使用戶重訓模型或浪費大量計算資源。透明檢查點技術透過Kubernetes整合，提供無侵入式的應用狀態保存與恢復機制，使AI/ML工作負載能持續運行並快速遷移。本文探討透明檢查點的核心概念、技術實現與應用場景，並分析其優勢與挑戰。
主要內容
技術定義與核心概念
透明檢查點是一種由平臺層自動處理應用狀態捕獲與恢復的技術，應用程式無需修改即可實現斷點續訓或遷移。與僅保存模型狀態的模型檢查點不同，透明檢查點保存完整應用狀態，包含記憶體、檔案與GPU資源。其關鍵特性包括：
- 無侵入性：應用程式不需調整程式碼。
- 平臺層處理：由Kubernetes orchestrators或scheduler管理。
- 狀態保存範圍：涵蓋應用記憶體、GPU記憶體、KV緩存等。
重要特性與功能
- 高效恢復機制：透過異步檢查點技術，將檢查點生成時間提升30-100倍，並採用壓縮技術使檢查點體積縮小至1:5。
- 資源優化：降低檢查點生成的計算與記憶體開銷，提升GPU利用率，減少閒置成本。
- 跨環境遷移：支援GPU分數化與跨環境遷移，確保工作負載在節點故障或資源重配置時持續運行。
- 分佈式協調：透過協調器（Coordinator）與同步器（Synchronizer）元件，實現節點間狀態同步與檢查點操作協調。
實際應用案例
- 訓練場景：節點故障時快速恢復至最近檢查點，避免重訓。例如，使用PyTorch分佈式訓練時，透過Kubernetes整合透明檢查點技術，可在節點宕機後自動恢復至最後檢查點（如Epic 5）。
- 推理場景：保存KV緩存狀態，避免重計算。例如，在推理服務中，透過檢查點技術減少重計算時間，確保服務連續性。
- 自動化遷移：透過Operator與Q Project整合，實現Job Set Migration，支援調度器遷移與節點維護遷移，確保工作負載在資源調整或故障時無縫遷移。
技術優勢與挑戰
優勢：
- 降低檢查點中斷時間與空間佔用。
- 提升GPU利用率與系統彈性。
- 支援跨環境遷移與持續運行。
挑戰：
- 檢查點規模可能較應用層檢查點更大。
- 恢復條件需匹配機器配置（如記憶體大小）。
- 安全考量需處理第三方授權管理與ephemeral files檢查點。
未來方向與整合方案
- Kubernetes生態整合：與Q、Jobset等工具整合，支援更廣泛的應用場景。
- 社區合作：推動檢查點技術標準化，解決異構GPU與跨平臺兼容性問題。
- 效能優化：進一步降低檢查點生成與恢復的時間與資源消耗。
- 後端網路整合：引入RDMA等高效連接技術，優化資料傳輸效能。
- 生態系統合作：與CUDA及Creole社群合作，強化功能與技術支援。
總結
透明檢查點技術透過Kubernetes整合，為AI/ML工作負載提供無縫的狀態保存與恢復機制，大幅提升系統彈性與資源利用率。其核心價值在於無侵入性、高效恢復與跨環境遷移能力，適用於訓練與推理場景。然而，需平衡檢查點頻率與成本，並處理安全與兼容性挑戰。未來透過與Kubernetes生態整合與社區合作，將進一步推動技術成熟與廣泛應用。