在分布式训练中，Horovod启动脚本的优化对训练性能有着直接影响。本文将分享几个关键的优化技巧。
1. 合理设置进程绑定 使用--mpi-args参数可以控制进程与CPU核心的绑定。例如：
horovodrun -np 8 --mpi-args="--map-by ppr:4:node" python train.py
这可以减少进程间竞争，提升GPU利用率。
2. 网络接口优化 通过--network-interface指定网络接口：
horovodrun -np 8 --network-interface eth0 python train.py
建议使用高速网络接口如InfiniBand或10G以太网。
3. 环境变量配置 设置以下环境变量提升性能：
export HOROVOD_FUSION_THRESHOLD=67108864
export HOROVOD_CYCLE_TIME=100
export NCCL_BLOCKING_WAIT=1
其中HOROVOD_FUSION_THRESHOLD控制梯度融合阈值，适当增大可减少通信次数。
4. 优化启动脚本 编写自动化脚本：
#!/bin/bash
export HOROVOD_FUSION_THRESHOLD=67108864
horovodrun -np 16 --mpi-args="--map-by ppr:8:node" python train.py
该方式可确保每次训练都使用一致的优化配置。
通过以上优化，通常能提升20-30%的训练效率。
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