在分布式大模型训练中，GPU利用率监控是性能调优的关键环节。本文将分享几种实用的监控技巧，并提供可复现的代码示例。 1. 使用NVIDIA SMI实时监控 这是最基础但最有效的监控方式。通过 nvidia smi 命令可以实时查看GPU显存...

在多机分布式训练中，网络延迟是影响整体性能的关键瓶颈。以下分享几个经过验证的优化方法： 1. 网络拓扑优化 使用 NCCL 的 NCCL NET GDR LEVEL 参数控制 GPU Direct RDMA 级别，建议设置为 2（启用 RD...

超大模型训练中的参数更新频率优化踩坑记录 最近在参与一个超大规模语言模型训练项目时，遇到了参数更新频率调优的难题。一开始以为只是简单的learning rate调整，结果却踩了几个大坑。 问题背景 我们使用分布式训练框架，模型参数达到100...

在分布式大模型训练中，资源弹性分配是提升训练效率的关键优化手段。本文分享使用Elastic Training实现资源动态分配的实战经验。 核心思路 ：通过设置合理的min replicas和max replicas参数，配合 torchru...

大规模模型训练中的收敛速度优化 在分布式大模型训练中，收敛速度是决定训练效率的核心指标。本文分享几个实用的调优经验。 1. 学习率调度策略优化 使用余弦退火衰减: python import torch.optim.lr scheduler...

多GPU训练中内存管理策略分享 最近在优化一个分布式大模型训练项目时，踩了不少坑，今天总结一下多GPU训练中的内存管理经验。 问题背景 使用PyTorch DDP训练7B参数模型时，单卡显存占用超过24GB，即使开启了gradient ch...

超大模型训练中的数据加载优化 在分布式大模型训练中，数据加载往往成为性能瓶颈。本文分享几个实用的优化策略。 1. 数据预处理并行化 python from torch.utils.data import DataLoader from co...

在分布式大模型训练中，通信协议的选择直接影响训练效率和资源利用率。本文将通过实际测试对比不同协议的性能表现，并提供可复现的调优方案。 测试环境 4台V100 GPU服务器 每台GPU 32GB显存 使用PyTorch 1.12分布式训练框架...

使用Tensor Parallel优化参数同步的踩坑记录 最近在优化一个分布式大模型训练时，尝试使用Tensor Parallel来减少参数同步开销，结果却踩了不少坑。这里记录一下踩坑过程和最终的解决方案。 问题背景 我们训练的是一个70B...

大规模训练中的梯度更新策略 在分布式大模型训练中，梯度更新策略直接影响训练效率和收敛速度。本文分享几个实用的调优经验。 1. 梯度裁剪策略 对于大规模训练，梯度爆炸是常见问题。建议采用梯度裁剪： python PyTorch示例 torch...