ABSTRACT摘要

本文主要介紹英偉達H100常見的故障類型和問題。

國家政府報告提出要持續(xù)推進“人工智能+”行動，大力發(fā)展人工智能行業(yè)，市場上對算力的需求持續(xù)上漲，英偉達H100 GPU憑借其強大的算力，成為AI訓練、高性能計算領域的核心硬件。然而，隨著使用場景的復雜化，H100服務器故障率也逐漸攀升，輕則影響業(yè)務進度，重則造成巨額損失。

今天，我們就來聊聊H100的常見故障類型問題。

一、HBM3 高帶寬內(nèi)存故障

H100在高負載、大規(guī)模集群運行環(huán)境下容易出現(xiàn)HBM3 高帶寬內(nèi)存故障問題，具體表現(xiàn)在以下幾個方面：

1.性能下降方面

計算任務時長增加：在運行復雜的深度學習模型訓練、高性能計算（如科學計算、數(shù)據(jù)分析等）任務時，計算速度會明顯變慢。比如原本預計數(shù)小時完成的模型訓練任務，可能拖延至數(shù)倍時長仍無法完成。這是因為 HBM3 內(nèi)存負責高速存儲和讀取大量數(shù)據(jù)，故障會阻礙數(shù)據(jù)的順暢傳遞，導致 GPU 計算單元等待數(shù)據(jù)時間增多，整體計算效率大幅降低。

多任務并行能力受限：H100 本擅長并行處理多任務，內(nèi)存故障時，同時運行多個計算任務會出現(xiàn)頻繁卡頓，甚至部分任務無法正常啟動或中途報錯終止。這源于內(nèi)存無法穩(wěn)定、快速地為各任務分配和交換所需數(shù)據(jù)，影響了 GPU 對多任務的協(xié)調處理。

系統(tǒng)與軟件層面

系統(tǒng)報錯頻繁：服務器在啟動、運行過程中會頻繁報錯，錯誤信息多與內(nèi)存相關，如 “HBM3 memory failure”“memory access error” 等。操作系統(tǒng)日志中也會充斥大量內(nèi)存校驗失敗、數(shù)據(jù)不一致的記錄，這反映出內(nèi)存讀寫異常，數(shù)據(jù)完整性受損。

軟件崩潰：依賴 GPU 加速的軟件（如深度學習框架 TensorFlow、PyTorch 等）容易出現(xiàn)崩潰、閃退現(xiàn)象，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集或復雜網(wǎng)絡架構時。故障內(nèi)存提供的錯誤數(shù)據(jù)會引發(fā)軟件內(nèi)部邏輯錯誤，進而導致程序無法正常執(zhí)行。

任務結果錯誤：完成的計算任務結果出現(xiàn)明顯偏差，如深度學習模型預測準確率大幅下降、科學計算得到錯誤的數(shù)值結果等。這是因為內(nèi)存故障致使部分數(shù)據(jù)讀取錯誤或寫入失敗，最終影響計算輸出。

硬件診斷工具報警：使用英偉達提供的硬件診斷工具（如 NVIDIA DCGM - Data Center GPU Manager）檢測時，會明確提示 HBM3 內(nèi)存存在故障，包括內(nèi)存帶寬利用率異常、錯誤計數(shù)增加等警告信息，提醒管理員進行硬件排查與維修。

二、NVLink 連接問題H100依賴NVLink 4.0進行GPU間高速通信，在高負載、大規(guī)模集群運行環(huán)境下，NVLink接口或橋接器可能出連接不穩(wěn)定或信號錯誤。具體表現(xiàn)在：

1.軟件工具檢測結果異常

通過 【nvidia-smi topo -m】命令查看 GPU 拓撲結構時，會發(fā)現(xiàn) GPU 之間沒有 NVLink 連接顯示為 “NODE”，正常連接下應顯示為 “NV1” 或 “NV2” 等。使用 【nvidia-smi nvlink --status】命令檢查 NVLink 連接狀態(tài)，若連接有問題，會顯示鏈接處于非活動狀態(tài)或出現(xiàn)錯誤，如 “Link X: Y GB/s - Inactive”。

2.系統(tǒng)日志報錯信息

系統(tǒng)日志中可能記錄有 NVLink 相關的錯誤信息。例如，出現(xiàn) “DOE（Data Object Exchange）timeout errors”，即數(shù)據(jù)對象交換超時錯誤，像 “pci 000000.0: DOE: [2c8] ABORT timed out” 這樣的報錯信息。還可能有類似 “received NVLink inband message arrived on an NVLink port NodeId X NVSwitch Y port Z which is not part of any active partition” 的錯誤提示。

3.性能表現(xiàn)不佳

數(shù)據(jù)傳輸速度明顯下降，在多 GPU 協(xié)作任務中，如深度學習模型訓練、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析等，數(shù)據(jù)傳輸速率低于預期，影響整體計算效率。多 GPU 應用程序頻繁報錯，由于 NVLink 連接不穩(wěn)定，導致數(shù)據(jù)傳輸中斷或出現(xiàn)錯誤，使得依賴 GPU 協(xié)作的應用程序無法正常運行，出現(xiàn)報錯、閃退等現(xiàn)象。

4.其他異常情況

多 GPU 并行計算任務中，可能出現(xiàn)任務啟動失敗、執(zhí)行過程中斷或計算結果錯誤的情況，這是因為 NVLink 連接出現(xiàn)問題后，GPU 之間無法正常通信和協(xié)作，導致任務無法順利進行。同時，使用 nvidia-smi 命令查看 GPU 狀態(tài)時，可能沒有 MIG 實例或活躍的 NVLink 顯示。

三、GPU核心過熱或電源問題

（一）GPU 核心過熱表現(xiàn)

1.散熱與冷卻系統(tǒng)方面

風扇異常 ：機箱內(nèi) GPU 風扇轉速明顯加快，機箱風扇也快速轉動，但溫度依舊持續(xù)升高，甚至可能出現(xiàn)風扇故障報警，如通過 BMC 儀表盤查看到風扇轉速異常。

散熱器溫度高 ：用手觸摸 GPU 散熱器或其附近的金屬部件，會感覺異常燙手。

機箱內(nèi)溫度上升 ：機箱內(nèi)的整體溫度明顯高于正常水平，可能導致其他硬件設備也出現(xiàn)過熱現(xiàn)象。

2.性能與任務執(zhí)行方面

計算性能下降 ：GPU 計算速度減慢，執(zhí)行深度學習模型訓練、科學計算等任務時，速度明顯低于正常狀態(tài)，任務完成時間大幅延長。

任務中斷或失敗 ：在運行高負載任務時，可能會出現(xiàn) GPU 熱保護機制觸發(fā)，導致任務中斷、報錯甚至整個系統(tǒng)崩潰，如在運行 CUDA 程序時提示 “CUDA error: device-side assertion failed” 等錯誤信息。

無法穩(wěn)定運行 ：系統(tǒng)可能出現(xiàn)頻繁的自動重啟、死機等現(xiàn)象，尤其在長時間高負載運行后更為明顯。

3.系統(tǒng)監(jiān)控與日志方面

溫度監(jiān)控工具報警 ：通過 nvidia-smi 等工具查看 GPU 溫度時，會發(fā)現(xiàn)溫度持續(xù)超過正常范圍，如在正常負載下溫度超過 90°C（H100 的正常溫度范圍一般在 0°C 至 90°C 之間，但具體取決于具體應用場景和散熱條件）。

硬件錯誤日志 ：系統(tǒng)硬件錯誤日志中會出現(xiàn)與 GPU 過熱相關的警告或錯誤信息，如 “Hardware Error: Hardware error from APEI Generic Hardware Error Source” 等類似的報錯信息。

（二）電源問題表現(xiàn)

1.系統(tǒng)指示燈方面

電源指示燈異常 ：系統(tǒng)電源指示燈閃爍或不亮，或出現(xiàn)與正常狀態(tài)不同的顏色顯示，如從正常的綠色變?yōu)辄S色或紅色。

其他指示燈異常 ：機箱上的硬盤指示燈、網(wǎng)絡指示燈等可能也會出現(xiàn)閃爍或異常狀態(tài)，表明系統(tǒng)電源供應不穩(wěn)定。

2.系統(tǒng)運行方面

突然斷電或重啟 ：系統(tǒng)在正常運行過程中突然斷電或自動重啟，且無明顯規(guī)律，這可能是由于電源供應不穩(wěn)定導致的。

性能下降 ：系統(tǒng)整體性能出現(xiàn)下降，如計算速度變慢、數(shù)據(jù)讀寫速度降低等，這可能是由于電源無法提供足夠的電力支持硬件設備的正常運行。

無法正常開機 ：按下電源按鈕后，系統(tǒng)無法正常啟動，或者啟動過程中出現(xiàn)卡頓、停止響應等情況。

3.系統(tǒng)監(jiān)控與日志方面

電源監(jiān)控工具報警 ：通過 nvsm 命令或 BMC 網(wǎng)頁用戶界面查看電源狀態(tài)時，會發(fā)現(xiàn)電源健康狀態(tài)顯示為非正常，如 “Status_Health=Warning” 或 “Status_Health=Critical”。

日志記錄電源錯誤 ：系統(tǒng)日志或電源監(jiān)控日志中會出現(xiàn)與電源相關的錯誤信息，如 “ipmitool sdr | grep -i psu” 命令查看到的電源輸出讀數(shù)接近于零或無溫度讀數(shù)。

以上就是H100常見的故障問題。

如果您的H100出現(xiàn)了故障，推薦你來深圳這家GPU維修工作室。