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PCIEEX~1.PDF

上传人: 张** 编号:161449 2024-05-05 12页 1.02MB

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本文主要讨论了Meta公司在AI/ML训练集群中处理PCIe正确able errors (RAS)的解决方案实施考虑。文章指出,由于Meta的AI/ML训练集群使用了大量的PCIe设备,如GPUs、NICs、NVMe存储和PCIe交换机,因此实现一个健壮的故障处理(RAS)解决方案至关重要。文章提到了PCIe设备层次结构中预期会出现高比例的PCIe可纠正错误。Meta开发了一种创新的解决方案来管理大规模PCIe可纠正错误。文章还提到了PCIe错误处理的错误类别、故障覆盖范围以及现有的PCIe正确able Error Reporting方案。最后,文章提出了一个建议的PCIe Correctable Error Reporting Solution,并讨论了实施该方案的下一步。
"PCIe错误处理如何影响AI/ML训练集群的稳定性?" "Meta如何通过RAS解决方案优化其AI/ML训练集群的PCIe设备性能?" "在Meta的AI/ML训练集群中,如何有效地管理和处理大量的PCIe可纠正错误?"
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