Horovod训练日志分析与性能瓶颈定位
最近在使用Horovod进行多机多卡训练时遇到了严重的性能问题，特此记录踩坑过程。
问题现象
使用4台机器，每台8卡GPU的配置训练ResNet50模型时，训练速度比预期慢了3倍。通过查看Horovod日志发现，各节点间通信时间占比高达70%以上。
排查步骤
- 网络带宽检查：确认4台机器间为10Gbps网络，但通过
iperf3测试显示实际带宽只有5Gbps - Horovod配置优化：修改了默认的
--horovod参数，添加了以下配置：
horovodrun --network-interface eth0 --num-proc 32 --hostfile hostfile.txt python train.py
- 数据加载优化：将数据加载器的
num_workers从4增加到8，并设置pin_memory=True
关键代码片段
import horovod.tensorflow.keras as hvd
import tensorflow as tf
hvd.init()
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)
优化效果
通过以上调整，训练速度提升约2.5倍，通信时间占比降至30%以下。
注意：配置--network-interface参数时，必须确保指定网卡的带宽满足需求。
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