文章总结： 清华存储实验室论文获FAST26杰出技术贡献奖，提出GPU检查点保存恢复新方案GCR，通过分离数据控制路径提升带宽利用率，支持主流框架和多种GPU。实验显示在CUDA平台检查点加速3.1-3.2倍、恢复加速2.3-3.3倍，AMD平台分别加速2.7-3.2倍和1.6-2.2倍，可应用于弹性任务扩展和容错计算，提升GPU集群利用率。 综合评分： 87 文章分类： 技术标准,解决方案,云安全,安全工具,其他

清华存储实验室论文获FAST26杰出技术贡献奖，提出了GPU检查点保存和恢复新方案

信息网络安全杂志

2026年4月22日 17:00 上海

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2月24日至26日，第24届USENIX文件与存储技术会议（USENIX Conference on File and Storage Technologies, FAST）在美国圣克拉拉举办。计算机系存储实验室发表的论文“GPU检查点保存和恢复的快速和轻量级方案”（GPU Checkpoint/Restore Made Fast and Lightweight）获得杰出技术贡献奖（Distinguished Artifact Award）。

• 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.

杰出技术贡献奖

【论文介绍】

该论文提出了一种快速且轻量级的GPU检查点保存和恢复方案GCR，通过分离数据路径与控制路径提高保存和恢复过程中的带宽利用率，并提出高效的GPU增量式检查点技术。GCR支持vLLM、DeepSpeed、Transformers等主流框架和多种型号的GPU。该论文因高质量的开源工作获得本次大会奖项，其在功能完备性、性能可复现性等方面均展现出了高水准。

基于该论文，我们构建并开源了项目GPU-CR（https://github.com/gpu-os/GPU-CR），并在大模型推理场景进行了系统评估。实验选取了多个主流模型进行测试，包括 Llama-8B、Qwen3-1.7B 等。实验分别在 NVIDIA GPU 环境 和 AMD GPU 环境 下进行，对比方案为 cuda-checkpoint 和 CRIU。

实验结果表明，GPU-CR 在 Checkpoint 和 Restore 两个阶段均取得了显著的性能提升。

在 CUDA 平台上，相比传统 CUDA Checkpoint 方案：

·Checkpoint 阶段实现 3.1 – 3.2 倍的加速

·Restore 阶段实现 2.3 – 3.3 倍的加速

图一：GPU-CR与cuda-checkpoint实验结果图

在 AMD 平台上，相较于CRIU：

· Checkpoint 阶段获得 2.7 – 3.2 倍的加速

· Restore 阶段获得 1.6 – 2.2 倍的加速

图二：GPU-CR与CRIU实验结果图

GCR能高效支撑多种现代GPU负载的关键应用场景，包括弹性GPU任务快速扩展、GPU多任务切换、容错的GPU计算等，对于提升GPU集群整体利用率具有重要意义。

来源： 清华

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