跨平台分布式训练部署经验总结

前言

在实际项目中，跨平台分布式训练常常遇到各种兼容性问题。本文记录了在不同硬件环境下的部署踩坑经历。

环境准备

• 硬件：4台GPU服务器（NVIDIA V100 32GB）
• 软件：Ubuntu 20.04, CUDA 11.2, PyTorch 1.12

配置步骤

1. 网络配置

首先确保所有节点间网络连通性：

# 测试连通性
ping -c 4 node-ip-address

2. PyTorch Distributed配置

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup_distributed():
    dist.init_process_group(backend='nccl')
    rank = dist.get_rank()
    world_size = dist.get_world_size()
    return rank, world_size

# 初始化分布式环境
rank, world_size = setup_distributed()

# 创建模型并部署到对应GPU
model = MyModel().cuda(rank)
model = DDP(model, device_ids=[rank])

3. Horovod配置

import horovod.torch as hvd
hvd.init()

# 设置GPU
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

# 缩放学习率
lr = base_lr * hvd.size()

常见问题

1. NCCL超时：增加NCCL_BLOCKING_WAIT=1环境变量
2. GPU内存不足：使用torch.cuda.empty_cache()
3. 数据加载慢：设置num_workers=4并启用pin_memory=True

总结

跨平台部署需要充分测试网络和硬件兼容性，建议先在小规模数据上验证配置正确性。