大规模训练中计算与通信并行化优化

在大规模分布式训练中，计算与通信的并行化优化是提升训练效率的关键。本文分享一个实际工程中的优化案例：通过调整模型并行粒度和混合并行策略，在8卡A100集群上将训练时间从24小时优化至16小时。

核心优化思路：

1. 模型并行粒度调整：将原先的4层并行改为2层，减少通信开销。代码示例：model_parallel = 2。
2. 混合并行策略：结合数据并行和模型并行，在batch size为512时使用dp=4, mp=2的配置。
3. 流水线并行：启用梯度检查点，减少内存占用。

可复现步骤：

1. 配置torch.distributed.launch启动脚本，设置--nproc_per_node=8
2. 在模型初始化阶段添加torch.nn.parallel.DistributedDataParallel包装器
3. 使用torch.utils.checkpoint对前向传播进行检查点处理

关键参数调优：

• gradient_checkpointing=True
• model_parallel_degree=2
• pipeline_parallel_size=2

这些优化在不改变模型结构的前提下，有效提升了训练吞吐量，平均加速比达到1.5倍。