Zephon 接入 TorchTitan:换 GPU 数量重启训练仍保持全局 batch 完全一致
PyTorch · x · 2026-10-17
PyTorch 发布博客介绍 Zephon 的 TorchTitan 集成：在训练中断后以不同 GPU 数量恢复训练时，保证全局 batch 完全一致。在 1B 参数模型测试中，从 16-GPU checkpoint 恢复到 8/32/64 GPU 训练，每个全局 batch 的 SHA-256 哈希均与原 run 匹配。技术要点：
- Zephon 在训练任务内部完成 tokenize、打包、shuffle 与数据混合，无需预处理语料副本
- 恢复训练时 data、tokenizer、seed、mixture、context length、全局 batch size 必须不变
- lane 数需被数据并行副本整除，每步 batch 需均匀分到各 lane
- 训练 loss 仍可能有差异：浮点归约顺序依赖 GPU 数量
配图显示各并行度下每 GPU 有效吞吐对比，Zephon 明显优于内部数据管线方案。
所属事件:Zephon接入TorchTitan：换GPU数量恢复训练结果可复现(2 条相关)→
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