Respons Insiden untuk Klaster GPU: Playbook untuk Skenario Kegagalan Umum
Diperbarui 8 Desember 2025
Pembaruan Desember 2025: Kegagalan pendinginan cair kini menjadi kategori insiden teratas untuk klaster GPU modern—kegagalan CDU, deteksi kebocoran, masalah kualitas pendingin. Downtime H100/H200 menghabiskan biaya $25-40K per GPU-hari membuat respons cepat menjadi kritis. Platform AIOps (PagerDuty, Datadog) mengintegrasikan runbook khusus GPU. Framework pelatihan elastis mengurangi radius dampak dari kegagalan GPU. Optimisasi frekuensi checkpoint (10-15 menit) meminimalkan kerugian pelatihan dari insiden.
Ketika 500 GPU H100 tiba-tiba offline selama training run yang kritis, setiap detik menghabiskan biaya $1.200 dalam waktu komputasi yang hilang. Ketika pendinginan cair gagal di klaster GPU 2MW, suhu naik 1°C setiap 30 detik menuju thermal shutdown. Ketika fabric InfiniBand terpartisi selama pelatihan terdistribusi, 10.000 GPU-jam komputasi menjadi tidak berguna. Skenario-skenario ini membutuhkan respons yang presisi dan terlatih yang meminimalkan kerusakan dan memulihkan layanan dengan cepat. Panduan ini menyediakan playbook yang telah teruji dalam pertempuran untuk insiden infrastruktur GPU.
Klasifikasi Insiden dan Level Keparahan
Insiden infrastruktur GPU membutuhkan klasifikasi keparahan khusus di luar framework IT tradisional. Insiden Keparahan 1 (Kritis) melibatkan kegagalan klaster total, risiko kehilangan data, atau bahaya keselamatan yang memengaruhi lebih dari 100 GPU atau dampak $50.000 per jam. Ini memicu eskalasi eksekutif segera, pelibatan vendor, dan aktivasi war room 24/7. Pelatihan GPT-4 OpenAI mengalami tiga insiden Keparahan 1 selama enam bulan, masing-masing membutuhkan keterlibatan CEO karena biaya pelatihan harian $2 juta.
Insiden Keparahan 2 (Tinggi) memengaruhi 20-100 GPU atau menyebabkan degradasi performa 50% di seluruh klaster yang lebih besar. Target waktu respons 15 menit dengan tujuan resolusi 2 jam. Insiden ini biasanya melibatkan kegagalan pendinginan parsial, masalah distribusi daya, atau peristiwa partisi jaringan. Infrastruktur Meta secara otomatis memicu panggilan ke engineer on-call untuk event Keparahan 2, dengan eskalasi ke arsitek senior setelah 30 menit tanpa progres.
Insiden Keparahan 3 (Sedang) memengaruhi kurang dari 20 GPU atau menyebabkan degradasi performa 25%. Ini termasuk kegagalan node individual, masalah driver, atau problem jaringan lokal. Target resolusi diperpanjang hingga 4 jam dengan follow-up hari kerja berikutnya dapat diterima. Sistem otomatis menangani 70% insiden Keparahan 3 tanpa intervensi manusia melalui mekanisme self-healing.
Insiden Keparahan 4 (Rendah) melibatkan kegagalan GPU tunggal atau variasi performa minor di bawah 10%. Ini masuk ke alur kerja tiket standar dengan target resolusi 24 jam. Infrastruktur Anthropic secara otomatis mengkarantina sumber daya yang terdampak, memungkinkan workload produksi berlanjut sementara perbaikan dilakukan selama jendela pemeliharaan.
Perhitungan dampak finansial mendorong penetapan keparahan. Setiap GPU H100 mewakili investasi modal $30.000 dengan biaya operasional $50 per jam. Interupsi pelatihan dapat membatalkan komputasi berhari-hari yang bernilai jutaan dolar. Lambda Labs menghitung biaya insiden sebagai: (GPU terdampak × tarif per jam × durasi yang diperkirakan) + (waktu pemulihan checkpoint × biaya klaster) + (penalti SLA). Formula ini memicu klasifikasi Keparahan 1 untuk kegagalan 50-GPU karena biaya pemulihan checkpoint $500.000.
Prosedur Respons Kegagalan Daya
Skenario kehilangan daya total membutuhkan load shedding segera untuk mencegah kegagalan berantai selama pemulihan. Sistem UPS yang mendukung klaster GPU biasanya menyediakan runtime 5-7 menit pada beban penuh. 30 detik pertama menentukan trajektori insiden: automatic transfer switch harus terpasang, generator harus menyala, dan sistem pendingin harus mempertahankan operasi. Playbook Microsoft menginisiasi suspensi workload otomatis dalam 10 detik dari deteksi event daya.
Fase 1 (0-30 detik) fokus pada pelestarian state. Pekerjaan pelatihan terdistribusi harus melakukan checkpoint segera, membutuhkan lokasi checkpoint yang telah dikonfigurasi sebelumnya dengan bandwidth yang cukup. Perintah kubectl exec memicu checkpointing darurat di seluruh pod Kubernetes. Sistem penyimpanan beralih ke mode write-through, memastikan persistensi data. Peralatan jaringan pada sistem UPS terpisah mempertahankan konektivitas untuk manajemen jarak jauh.
Fase 2 (30 detik - 2 menit) melibatkan prioritas beban. Workload non-kritis berhenti secara otomatis berdasarkan kelas prioritas pod. Workload inferensi terus melayani dengan kapasitas terdegradasi. Pekerjaan pelatihan menyimpan state dan shutdown dengan anggun. Sistem pendingin berkurang ke operasi minimal yang dapat dipertahankan, menjaga suhu di bawah batas termal. Sistem manajemen daya mengurangi 40% beban, memperpanjang runtime UPS hingga 15 menit.
Fase 3 (2-5 menit) membutuhkan sinkronisasi generator. Automatic transfer switch menyinkronkan output generator dengan sistem UPS sebelum mentransfer beban. Kegagalan start generator memicu eskalasi segera dengan prosedur start manual. Verifikasi status sistem bahan bakar memastikan kapasitas runtime 24 jam. Pusat data Google mempertahankan pasokan bahan bakar 48 jam dengan kontrak pengisian otomatis yang diaktifkan selama pemadaman yang diperpanjang.
Prosedur pemulihan dimulai setelah daya stabil kembali. Restorasi bertahap mencegah arus masuk simultan yang membebani sistem daya. Sistem penyimpanan diinisialisasi terlebih dahulu, diikuti oleh infrastruktur jaringan, kemudian node komputasi dalam peningkatan 10%. Batas daya GPU sementara dikurangi menjadi 80% selama stabilisasi. Kapasitas penuh kembali setelah 30 menit operasi stabil. Otomasi pemulihan CoreWeave mengembalikan 1.000 GPU ke produksi dalam 45 menit setelah restorasi daya.
Respons Kegagalan Sistem Pendingin
Kegagalan pendinginan cair meningkat dengan cepat dengan suhu GPU naik 20°C per menit tanpa pendinginan aktif. Respons segera memicu throttling frekuensi otomatis, mengurangi generasi panas sebesar 40%. Perintah nvidia-smi -pl 400 memotong daya H100 dari 700W menjadi 400W, memberikan waktu respons kritis. Migrasi workload ke zona yang tidak terdampak dimulai secara otomatis sementara tim perbaikan dimobilisasi.
Kegagalan loop primer membutuhkan isolasi bagian yang terdampak sambil mempertahankan aliran ke area operasional. Katup bypass mengalihkan aliran di sekitar komponen yang gagal. Pompa redundan diaktifkan, mempertahankan kapasitas aliran 60%. Kegagalan CDU (Coolant Distribution Unit) memicu switchover otomatis ke unit cadangan dalam 30 detik. Sistem RSD (Rack Scale Design) Supermicro mencakup kontrol katup otomatis yang mengisolasi kegagalan ke rak individual.
Kegagalan loop sekunder antara CDU dan cooling tower memengaruhi seluruh fasilitas. Chiller darurat diaktifkan dalam 2 menit, menyediakan pembuangan panas sementara. Personel pusat data secara manual membuka ventilasi darurat, membuang udara panas langsung ke luar meskipun ada kerugian efisiensi. Unit pendingin portabel dideploy ke area kritis dalam 30 menit. Fasilitas Prineville Facebook mempertahankan kapasitas pendinginan portabel 2MW untuk respons darurat.
Deteksi kebocoran memicu protokol isolasi segera. Sensor air di bawah rak GPU mengaktifkan katup solenoid, menghentikan aliran dalam 500 milidetik. Rak yang terdampak mati secara otomatis sambil mempertahankan konektivitas jaringan untuk diagnosis jarak jauh. Tim pemulihan mendeploy material penyerap dan dehumidifier portabel mencegah korosi. Pusat data bawah laut Microsoft menggunakan cairan pendingin dielektrik, menghilangkan risiko kerusakan air sepenuhnya.
Augmentasi pendinginan udara mendukung sistem berpendingin cair selama kegagalan parsial. Unit CRAC (Computer Room Air Conditioning) meningkatkan output 50% mengkompensasi kapasitas pendinginan cair yang berkurang. Sistem containment lorong panas diaktifkan, meningkatkan efisiensi pendinginan 20%. Kipas sementara dideploy di area kritis, menyediakan pendinginan spot untuk rak yang overheating. Langkah-langkah ini mempertahankan operasi selama 4-6 jam yang diperlukan untuk perbaikan pendinginan cair.
Partisi Jaringan dan Kehilangan Konektivitas
Partisi fabric InfiniBand menghancurkan efisiensi pelatihan terdistribusi secara instan. Deteksi otomatis dipicu dalam 100 milidetik menggunakan heartbeat subnet manager. Node yang terdampak dikarantina secara otomatis, mencegah pembaruan parsial merusak state model. Job scheduler menerima pembaruan topologi, menjadwal ulang pekerjaan ke partisi yang sehat. Penanganan error NCCL mengakhiri operasi kolektif yang terdampak dengan bersih.
Pemulihan membutuhkan rekonstruksi fabric yang sistematis. Subnet manager opensm membangun ulang tabel routing, menemukan jalur yang bertahan. Operasi fabric parsial berlanjut dengan bandwidth yang dikurangi sementara perbaikan dilakukan. Degradasi lebar link dari 4x ke 2x mempertahankan konektivitas dengan pengurangan bandwidth 50%. Infrastruktur EFA (Elastic Fabric Adapter) Amazon secara otomatis merutekan di sekitar kegagalan, mempertahankan 85% bandwidth agregat selama kegagalan switch tunggal.
Kegagalan jaringan Ethernet memengaruhi workload pelatihan dan inferensi secara berbeda. Rekonvergensi BGP (Border Gateway Protocol) selesai dalam 30 detik untuk jalur redundan. Routing ECMP (Equal-Cost Multi-Path) mendistribusikan traffic di seluruh link yang bertahan. Prioritas traffic penyimpanan memastikan operasi checkpoint selesai meskipun bandwidth berkurang. Kebijakan Quality of Service menjamin 40% bandwidth untuk operasi kritis.
Isolasi jaringan total memicu mode operasi otonom. Node melanjutkan komputasi lokal sambil menyangga hasil. Pekerjaan pelatihan terdistribusi berhenti di barrier sinkronisasi, mempertahankan state. Penyimpanan NVMe lokal menyangga hingga 1TB data checkpoint menunggu restorasi konektivitas. Setelah pemulihan jaringan, data yang disangga disinkronkan secara otomatis, melanjutkan operasi dalam hitungan menit daripada jam restart.
Kegagalan DNS dan service discovery mencegah penjadwalan workload meskipun infrastruktur fungsional. Server DNS cadangan diaktifkan secara otomatis dengan nilai TTL (Time To Live) 15 detik memungkinkan pembaruan cepat. Pod CoreDNS Kubernetes restart di node yang tidak terdampak dalam 30 detik. Konfigurasi IP statis dalam runbook darurat melewati DNS untuk akses manajemen kritis. HashiCorp Consul menyediakan ketahanan service mesh dengan failover otomatis untuk service discovery.
Pencegahan Kegagalan Berantai Hardware
Kegagalan GPU tunggal dapat berantai melalui pekerjaan pelatihan terdistribusi memengaruhi ratusan perangkat. Isolasi segera mencegah propagasi error. Perintah nvidia-smi drain dengan anggun menghapus GPU dari pool sumber daya. Plugin device Kubernetes menandai GPU yang gagal sebagai unhealthy, mencegah penjadwalan pod baru. Workload yang berjalan bermigrasi ke sumber daya yang sehat dalam 2 menit.
Error memori memicu respons progresif berdasarkan keparahan. Error single-bit yang dikoreksi oleh ECC terus beroperasi dengan frekuensi monitoring yang ditingkatkan. Error double-bit menyebabkan migrasi workload segera dan karantina GPU. Exhaustion page retirement memicu penjadwalan penggantian hardware. Sistem pemesanan otomatis mempertahankan inventaris cadangan 2% untuk penggantian cepat.
Kegagalan power supply dalam konfigurasi redundan terus beroperasi dengan kapasitas yang dikurangi. Konfigurasi N+1 kehilangan redundansi tetapi mempertahankan operasi penuh. Load balancing mendistribusikan ulang penarikan daya di seluruh supply yang bertahan. Efisiensi turun 5-10% meningkatkan generasi panas. Penjadwalan penggantian menargetkan respons 4 jam untuk restorasi redundansi. Klaster Dojo Tesla mempertahankan power supply cadangan panas memungkinkan penggantian 5 menit.
Kegagalan komponen motherboard membutuhkan diagnosis hati-hati membedakan kegagalan yang dapat diperbaiki dari yang terminal. PCIe retimer terkadang membutuhkan reseating, memulihkan operasi tanpa penggantian. Kegagalan VRM (Voltage Regulator Module) dapat memengaruhi GPU tunggal sementara yang lain terus beroperasi. Prosedur pemulihan BIOS memulihkan firmware yang rusak tanpa penggantian hardware. Diagnostik terintegrasi Dell EMC mengidentifikasi kegagalan tingkat komponen memungkinkan perbaikan yang ditargetkan.
Pencegahan kaskade termal membutuhkan intervensi agresif. Suhu GPU yang berdekatan naik 5-10°C ketika tetangga gagal. Redistribusi workload mencegah pembentukan hot spot. Unit rak kosong antara hardware yang gagal meningkatkan aliran udara. Spot cooler portabel dideploy dalam 15 menit untuk area kritis. Tempor
[Konten dipotong untuk penerjemahan]
