在数字世界中，人工智能成长依赖于检查点（Checkpoint），它能在训练大型语言模型（LLM）时，如突然断电或硬件故障导致损失时，将训练状态恢复至上一个安全状态。然而，传统的检查点系统在处理大型模型时效率低下。为解决这一问题，字节跳动和香港大学的研究团队提出了ByteCheckpoint，一种创新的检查点系统。ByteCheckpoint通过将数据和元数据分离，优化存储架构，支持自动在线检查点重分片，以及引入异步张量合并技术，大幅提升了大型模型训练的效率和容错能力。通过实验验证，ByteCheckpoint在检查点保存和加载速度上分别提高了数十倍甚至数百倍，显著提升了大型语言模型的训练效率，成为高效、稳定AI训练的关键工具。