分布式训练环境配置最佳实践

分布式训练环境配置最佳实践

在多机多卡训练环境中，正确的配置是性能优化的关键。本文将分享几个踩坑后的经验总结。

网络配置优化

首先确保所有节点间网络延迟最低：

# 检查网络连通性
ping -c 10 <worker_ip>
# 使用高速网络接口
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0

Horovod配置案例

import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

PyTorch Distributed设置

import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    torch.cuda.set_device(rank)

关键优化点

1. NCCL通信库版本兼容性
2. GPU内存分配策略
3. 数据并行度与batch size平衡

避免常见的tensor size不匹配问题，确保各节点参数维度一致。