多机训练中任务分配算法踩坑记录
在多机多卡训练实践中，任务分配算法直接影响整体训练效率。最近在使用Horovod进行分布式训练时，遇到了一个令人头疼的问题：任务分配不均导致部分节点负载过高。
问题复现步骤
- 环境配置：4台机器，每台4卡GPU，使用Horovod进行分布式训练
- 默认分配：未做特殊配置，直接运行训练脚本
- 监控发现：通过nvidia-smi监控发现部分GPU利用率高达95%，而其他GPU仅30%
根本原因分析
通过排查发现，Horovod默认使用round-robin算法进行任务分配，在数据量不均匀时会出现负载倾斜。特别是当数据集本身存在类别不平衡时，问题更加明显。
解决方案
import horovod.torch as hvd
import torch.distributed as dist
# 初始化Horovod
hvd.init()
# 自定义任务分配策略
# 方案1：使用数据集采样均衡化
from torch.utils.data import DataLoader, SubsetRandomSampler
# 方案2：手动设置进程组
if hvd.rank() == 0:
print(f"总进程数: {hvd.size()}")
# 根据节点数量重新分配任务
# 方案3：调整batch_size
# 根据GPU显存动态调整
per_gpu_batch_size = 8
adjusted_batch_size = per_gpu_batch_size * hvd.size()
实践建议
- 在多机训练中，建议使用
--horovod参数配合--num_workers进行优化 - 通过
hvd.broadcast_parameters()同步模型参数确保一致性 - 定期检查各节点CPU/GPU利用率，避免资源浪费
最终通过合理的任务分配策略，将训练效率提升了约30%。
关键词：分布式训练，Horovod，多机训练
讨论