論文の概要: Crash-Consistent Checkpointing for AI Training on macOS/APFS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18323v1
- Date: Sun, 23 Nov 2025 07:29:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.773855
- Title: Crash-Consistent Checkpointing for AI Training on macOS/APFS
- Title（参考訳）: macOS/APFS上のAIトレーニングのためのクラッシュ一貫性チェックポイント
- Authors: Juha Jeon,
- Abstract要約: 本稿では,AIトレーニングにおけるチェックポイントインストールプロトコルと整合性検証の実験的検討を行う。
unsafe(ベースライン、fsyncなし)、Atomic_nodirsync(fsync()経由のファイルレベルの耐久性)、Atomic_dirsync(file + ディレクトリの耐久性)の3つの書き込みモードを実装しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep learning training relies on periodic checkpoints to recover from failures, but unsafe checkpoint installation can leave corrupted files on disk. This paper presents an experimental study of checkpoint installation protocols and integrity validation for AI training on macOS/APFS. We implement three write modes with increasing durability guarantees: unsafe (baseline, no fsync), atomic_nodirsync (file-level durability via fsync()), and atomic_dirsync (file + directory durability). We design a format-agnostic integrity guard using SHA-256 checksums with automatic rollback. Through controlled experiments including crash injection (430 unsafe-mode trials) and corruption injection (1,600 atomic-mode trials), we demonstrate that the integrity guard detects 99.8-100% of corruptions with zero false positives. Performance overhead is 56.5-108.4% for atomic_nodirsync and 84.2-570.6% for atomic_dirsync relative to the unsafe baseline. Our findings quantify the reliability-performance trade-offs and provide deployment guidance for production AI infrastructure.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングトレーニングは、障害から回復するための定期的なチェックポイントに依存するが、安全でないチェックポイントインストールは、破損したファイルをディスクに残すことができる。
本稿では,macOS/APFS上でのAIトレーニングにおけるチェックポイントインストールプロトコルと整合性検証の実験的検討を行う。
unsafe(ベースライン、fsyncなし)、Atomic_nodirsync(fsync()経由のファイルレベルの耐久性)、Atomic_dirsync(ファイル+ディレクトリの耐久性)の3つの書き込みモードを実装しています。
自動ロールバックを備えたSHA-256チェックサムを用いて,フォーマットに依存しない整合ガードを設計する。
クラッシュインジェクション (430アンセーフモード試験) や汚職インジェクション (1,600原子モード試験) などの制御実験により, 整合性ガードは偽陽性ゼロの汚職の99.8-100%を検出することを示した。
パフォーマンスのオーバーヘッドはアトミック_nodirsyncが56.5-108.4%、アトミック_dirsyncが84.2-570.6%である。
我々の研究結果は信頼性と性能のトレードオフを定量化し、実運用AIインフラストラクチャへのデプロイメントガイダンスを提供する。
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