2月24日至26日，第24屆USENIX文件與存儲技術會議（USENIX Conference on File and Storage Technologies, FAST）在美國圣克拉拉舉辦。清華大學計算機系存儲實驗室發(fā)表的論文“GPU檢查點保存和恢復的快速和輕量級方案”（GPU Checkpoint/Restore Made Fast and Lightweight）獲得杰出技術貢獻獎（Distinguished Artifact Award）。該論文第一作者為計算機系2021級博士生曾少勛（南大本科校友），導師為清華大學計算機系副教授陸游游。

清華大學存儲研究組是國內最早從事網絡存儲系統(tǒng)研究單位之一，隸屬于清華大學計算機系高性能所，由舒繼武教授（南大博士校友、國家杰青、閩江學院校長）、陸游游副教授（南大本科校友、國家優(yōu)青）帶領從事存儲系統(tǒng)方面的研究。自本團隊成立以來，團隊在包括OSDI, SOSP, FAST, MICRO, SC等頂級會議以及ACM/IEEE Trans. 權威期刊發(fā)表學術論文近百篇，此外，在存儲系統(tǒng)方面，清華大學存儲研究組還獲得了國家科技進步二等獎、國家技術發(fā)明二等獎及省部級獎項等多項獎勵。

• Shaoxun Zeng, Tingxu Ren, Jiwu Shu, Youyou Lu.GPU Checkpoint/Restore Made Fast and Lightweight.The 24th USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST'26), 2026.

【論文介紹】

該論文提出了一種快速且輕量級的GPU檢查點保存和恢復方案GCR，通過分離數據路徑與控制路徑提高保存和恢復過程中的帶寬利用率，并提出高效的GPU增量式檢查點技術。GCR支持vLLM、DeepSpeed、Transformers等主流框架和多種型號的GPU。該論文因高質量的開源工作獲得本次大會獎項，其在功能完備性、性能可復現性等方面均展現出了高水準。

基于該論文，我們構建并開源了項目GPU-CR（https://github.com/gpu-os/GPU-CR），并在大模型推理場景進行了系統(tǒng)評估。實驗選取了多個主流模型進行測試，包括 Llama-8B、Qwen3-1.7B 等。實驗分別在 NVIDIA GPU 環(huán)境 和 AMD GPU 環(huán)境 下進行，對比方案為 cuda-checkpoint 和 CRIU。

實驗結果表明，GPU-CR 在 Checkpoint 和 Restore 兩個階段均取得了顯著的性能提升。

在 CUDA 平臺上，相比傳統(tǒng) CUDA Checkpoint 方案：

·Checkpoint 階段實現 3.1 – 3.2 倍的加速

·Restore 階段實現 2.3 – 3.3 倍的加速

圖一：GPU-CR與cuda-checkpoint實驗結果圖

在 AMD 平臺上，相較于CRIU：

·Checkpoint 階段獲得 2.7 – 3.2 倍的加速

·Restore 階段獲得 1.6 – 2.2 倍的加速

圖二：GPU-CR與CRIU實驗結果圖

GCR能高效支撐多種現代GPU負載的關鍵應用場景，包括彈性GPU任務快速擴展、GPU多任務切換、容錯的GPU計算等，對于提升GPU集群整體利用率具有重要意義。

編輯、審核：胡大可

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