Exploring Silent Data Corruption as a Reliability Challenge in LLM Training

📄 arXiv: 2604.00726v1 📥 PDF

作者: Anton Altenbernd, Philipp Wiesner, Odej Kao

分类: cs.LG

发布日期: 2026-04-01

备注: 10 Pages, 4 Figures, CCGrid 2026

💡 一句话要点

研究LLM训练中静默数据损坏问题，提出轻量级检测与重算缓解方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 静默数据损坏 故障注入 可靠性 梯度损坏

📋 核心要点

  1. 大型语言模型训练易受静默数据损坏影响，现有方法难以有效检测和缓解。
  2. 通过故障注入模拟SDC，分析其对LLM训练的影响，并提出基于损坏特征的轻量级检测方法。
  3. 实验表明，检测到SDC后重算训练步骤能有效缓解影响，提升模型训练的稳定性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）规模和复杂性的增长，训练过程中出现故障的后果也日益严重。静默数据损坏（SDC）是一个主要的挑战，它指的是硬件引起的、绕过系统级检测机制的错误。SDC可能表现得像良性的数值噪声，但也可能导致有害的梯度损坏，从而导致损失峰值、发散或训练停滞。本文对间歇性SDC如何影响LLM预训练进行了受控研究。通过在GPU矩阵乘法指令级别进行有针对性的故障注入，我们分析了不同位位置、内核函数和执行阶段的敏感性。分析表明，局部产生的故障会产生重大影响，包括NaN传播、损失、梯度范数和注意力logits的短暂峰值，以及持久的参数发散。基于观察到的损坏特征，我们提出了一种轻量级的检测方法，用于识别潜在的有害参数更新。在具有60M、350M和1.3B参数的LLaMA模型上的实验表明，检测到SDC后重新计算最近的训练步骤可以有效地减轻这些事件的影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）训练过程中静默数据损坏（SDC）的问题。SDC是由硬件故障引起的，它不会被系统级的错误检测机制发现，但会对训练过程产生负面影响，例如导致损失函数出现异常峰值、梯度发散，甚至使训练过程停滞。现有方法难以有效检测和缓解这类问题，使得LLM的训练过程变得不稳定且不可靠。

核心思路：论文的核心思路是通过模拟SDC，研究其对LLM训练的影响，并基于观察到的损坏特征，设计一种轻量级的检测方法。该方法旨在实时监测训练过程中的异常情况，并在检测到潜在的SDC时，通过重新计算最近的训练步骤来减轻其影响。这种方法的核心在于快速识别和纠正SDC，从而保证LLM训练的稳定性和可靠性。

技术框架：论文的技术框架主要包括三个阶段：1) 故障注入阶段：通过在GPU矩阵乘法指令级别进行有针对性的故障注入，模拟SDC的发生。2) 影响分析阶段：分析SDC对LLM训练过程的影响，包括损失函数、梯度范数、注意力logits以及参数发散等。3) 检测与缓解阶段：基于观察到的损坏特征，设计一种轻量级的检测方法，并在检测到SDC时，通过重新计算最近的训练步骤来减轻其影响。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种轻量级的SDC检测方法，该方法能够实时监测训练过程中的异常情况，并在检测到潜在的SDC时，通过重新计算最近的训练步骤来减轻其影响。与传统的错误检测方法相比，该方法更加高效且适用于LLM的训练场景。此外，通过故障注入的方式，系统性地研究了SDC对LLM训练的影响，为后续的研究提供了重要的参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 故障注入策略：在GPU矩阵乘法指令级别进行有针对性的故障注入，模拟不同类型的SDC。2) 损坏特征提取：分析SDC对损失函数、梯度范数、注意力logits以及参数发散等的影响，提取关键的损坏特征。3) 检测算法设计：基于提取的损坏特征，设计一种轻量级的检测算法，用于实时监测训练过程中的异常情况。4) 缓解策略：在检测到SDC时，通过重新计算最近的训练步骤来减轻其影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的轻量级检测方法能够有效识别潜在的有害参数更新。在LLaMA模型（60M、350M和1.3B参数）上的实验表明，检测到SDC后重新计算最近的训练步骤可以有效地减轻这些事件的影响，降低模型训练过程中的损失峰值和参数发散。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型训练的可靠性和稳定性。通过实时检测和缓解静默数据损坏，可以减少训练过程中的异常情况，提高模型训练的效率和质量。此外，该研究方法也可推广到其他深度学习模型的训练中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) scale in size and complexity, the consequences of failures during training become increasingly severe. A major challenge arises from Silent Data Corruption (SDC): hardware-induced faults that bypass system-level detection mechanisms. SDC may behave like benign numerical noise, but can also cause harmful gradient corruption that leads to loss spikes, divergence, or stalled progress. This work provides a controlled study of how intermittent SDC affects LLM pretraining. Using targeted fault injection at the level of GPU matrix-multiply instructions, we characterize the sensitivity of different bit positions, kernel functions, and execution stages. Our analysis shows that locally originating faults can produce impactful corruption, including NaN propagation, short-lived spikes in loss, gradient norm, and attention logits, as well as persistent parameter divergence. Building on the observed corruption signatures, we propose a lightweight detection method that identifies potentially harmful parameter updates. Experiments on LLaMA models with 60M, 350M, and 1.3B parameters demonstrate that recomputing the most recent training step upon detection can effectively mitigate the impact of these events.