分布式训练中的模型保存策略

在分布式训练中，模型保存策略直接影响训练效率和恢复能力。本文将对比Horovod与PyTorch Distributed两种框架的保存策略。

Horovod模型保存策略

Horovod推荐使用hvd.rank()判断主进程进行保存：

import horovod.torch as hvd
if hvd.rank() == 0:
    torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

但这种方式在多节点场景下可能因网络延迟导致同步问题。

PyTorch Distributed模型保存策略

PyTorch Distributed建议使用torch.distributed.get_rank()：

import torch.distributed as dist
if dist.get_rank() == 0:
    torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

此方法在多节点环境下表现更稳定。

性能对比测试

测试环境：4台机器，每台4卡GPU

• Horovod保存耗时：约2.3秒
• PyTorch Distributed保存耗时：约1.8秒

最佳实践建议

1. 使用torch.save()而非hvd.save()
2. 确保所有进程同步后再保存
3. 考虑使用分布式文件系统如HDFS存储模型

复现步骤

1. 启动Horovod训练：horovodrun -np 16 python train.py
2. 在代码中添加rank判断逻辑
3. 执行训练并观察保存时间