GF-Bench 揭示日志解析丢失分布式 GPU 故障信息
原文标题：When Log Parsing Removes What Matters: Detecting Failures in Distributed GPU Workloads
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论文提出 GF-Bench，一个基于 PyTorch 的框架与数据集，用于生成分布式 GPU 工作负载中的多样故障。评估显示通用日志解析会丢弃分布式执行上下文，导致故障检测失效；原始日志使 LogPrompt 的 F1 达 0.983，但 token 用量与成本大幅上升。
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通用日志解析丢失分布式上下文，故障检测F1最高仅0.667，原始日志可达0.983但成本涨8.7倍。
- •GF-Bench基于PyTorch，提供220条双GPU标注执行，覆盖正常、CUDA OOM与持续straggler三类
- •DeepLog、LogAnomaly、LogBERT及LogPrompt在解析日志上均无法可靠检测两类故障，最高F1为0.667
- •LogPrompt改用原始日志后F1升至0.983，但输入token用量为9.0倍、单次运行成本为8.7倍
- •框架支持扩展工作负载与故障注入逻辑，可扩展到更多GPU场景与故障类型
为什么重要：分布式GPU训练是大模型基础设施核心，这条说明现有日志分析流水线可能系统性漏检故障，运维与可观测性团队需重新权衡解析成本与检测精度。
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