隨著 AI 應用日益多元，深度學習模型的規模也快速成長。從語言模型、視覺辨識到生成式 AI，訓練大型模型所需的算力資源正呈現爆炸式成長。在這樣的趨勢下，「Elastic Distributed Training」逐漸成為 AI 開發流程中不可忽視的關鍵技術。
本文將帶你深入了解什麼是 Elastic Distributed Training、其帶來的效益與挑戰，以及解決方案。
什麼是 Elastic Distributed Training？
Elastic Distributed Training（彈性分佈式訓練）是 Distributed Training（分佈式訓練）的進階型態，是一種能根據可用資源動態調整訓練資源配置的訓練機制。與傳統的固定節點訓練方式不同，Elastic Distributed Training 能根據 GPU 資源的變化，擴充或縮減訓練節點數量，而不會中斷訓練流程。舉例來說，當有更多空閒 GPU 可用時，系統可加入更多節點以加速訓練；反之，當資源緊張時，也可釋放節點，保持系統整體穩定運作。Elastic Distributed Training 大幅提升了訓練靈活性以及資源利用率。
為什麼需要 Elastic Distributed Training？
在實務操作中，AI 模型訓練常會遇到以下問題：
- 訓練資源無法固定：GPU 資源在共享環境中競爭激烈，往往難以保證長時間持續佔用。
- 任務中斷成本高：若資源不足或機器失效導致訓練中斷，重新訓練可能耗費大量時間與成本。
- 資源閒置浪費：若訓練任務規模固定，當資源過剩時無法加速訓練，降低了整體效率。
Elastic Distributed Training 則完美解決了這些問題。其具備以下優勢：
- 彈性擴縮資源，提升訓練彈性
- 減少中斷風險，提高容錯能力
- 更好地利用閒置算力，提升 GPU 使用率
Elastic Distributed Training 和傳統訓練的差異
| 項目 | Elastic Distributed Training | 傳統訓練 |
|---|---|---|
| GPU 數量 | 可動態增減 | 固定不可變 |
| 資源利用率 | 動態調整，更有效率 | 可能浪費閒置資源 |
| 適用場景 | 訓練大模型、處理海量數據、或需頻繁調整資源的任務。 | 資源穩定、訓練時間較短、對故障容忍度較低的任務。 |
常見 Elastic Distributed Training 框架
目前常用且具備彈性分佈式訓練功能的框架包括 Horovod、DeepSpeed、PyTorch Elastic（torchrun) 等，這些框架都強調在動態計算資源環境中，透過彈性伸縮機制提升資源利用效率和訓練穩定性，是目前業界彈性分佈式訓練的主流選擇。
挑戰與注意事項
儘管 Elastic Distributed Training 帶來諸多優勢，但實作上仍需留意以下挑戰：
- State Checkpointing：需具備良好的訓練狀態儲存與回復機制。
- 網路與同步開銷：資源擴增時，參數同步與資料分配需高效設計。
- 排程系統整合：需搭配如 Kubernetes、Slurm 等資源管理工具。
數位無限 AI-Stack 彈性分佈式訓練模組
數位無限為了解決資料科學家和機器學習工程師使用彈性訓練時會遇上的挑戰，特別針對 AI-Stack 平台開發了 彈性分佈式訓練模組，整合 Horovod、DeepSpeed、Megatron-LM、Slrum 等常用訓練框架，解決企業最常遇到的資源排程瓶頸。這套模組包含下列功能和效益：
- 彈性擴縮容器資源： 能依照模型訓練不同階段，調整擴大或縮小容器資源。
- 原生支援跨節點協作： 模組原生支援多個訓練節點之間的協作，實現高效的分佈式訓練。
- Checkpoints 自動掛載： 支援訓練進度保存與故障恢復，確保訓練任務的連續性與可靠性。
- 解決資源排程瓶頸： 有效避免傳統固定資源分配下常見的資源閒置或訓練等待問題。
- 顯著提升訓練效率： 幫助開發團隊更靈活、高效地完成模型訓練工作。
結語
彈性分佈式訓練正逐漸成為大型 AI 模型訓練的新標準，特別是在 GPU 成本高漲、資源爭奪激烈的時代。透過這項技術，企業與開發者能更靈活地配置算力、提升 GPU 使用率，同時降低開發風險與總體成本。若您的企業正面臨 AI 模型訓練資源不足的挑戰，不妨了解如何投過 AI-Stack 的彈性分佈式訓練模組打造更高效、可擴展的 AI 訓練環境。
