分布式训练中节点故障检测机制设计

在分布式大模型训练中，节点故障检测机制是保障训练稳定性的重要环节。本文将对比两种主流方案：基于心跳检测的被动式检测和基于一致性协议的主动式检测。

方案一：心跳检测机制 该方案通过定期发送心跳包来判断节点状态。使用PyTorch分布式训练时，可设置torch.distributed.init_process_group中的timeout参数进行超时检测。

import torch
torch.distributed.init_process_group(
    backend='nccl',
    timeout=datetime.timedelta(seconds=30)
)

方案二：一致性协议检测 通过Raft或Paxos等协议实现，如使用Ray的Actor组管理机制，可自动处理节点失效。

import ray
ray.init(address='ray://head-node:10001')
@ray.remote

实测中发现：心跳机制响应时间快但误判率高；一致性协议准确度高但延迟较大。建议根据训练任务的容忍度选择：对实时性要求高的场景优先选择心跳检测，对稳定性要求高的场景推荐一致性协议。

优化建议：配置多级检测策略，设置10秒心跳检测+30秒超时+异常节点自动重启流程，可显著提升集群稳定性。