PyTorch分布式训练调试方法

PyTorch分布式训练调试方法

在多机多卡训练中，PyTorch Distributed是主流选择。但实际部署时常常遇到各种坑。

常见问题排查

1. 连接超时问题

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

def init_distributed():
    dist.init_process_group(
        backend='nccl',
        init_method='env://',
        world_size=8,
        rank=0
    )

如果遇到NCCL timeout错误，检查网络配置和环境变量。

2. 内存泄漏调试 使用torch.cuda.memory_summary()监控内存变化，确保每个epoch后及时释放缓存。

3. 梯度同步异常

# 错误示例：未正确同步
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

# 正确做法：确保所有进程同步
with dist.join():
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

推荐调试步骤

1. 先用torchrun --nproc_per_node=2 --nnodes=1测试单机多卡
2. 检查NCCL_DEBUG=INFO环境变量获取详细日志
3. 使用torch.distributed.get_world_size()验证进程数量

环境配置建议

export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_NET_GDR_LEVEL=2

调试时务必先在单机上验证，再扩展到多机环境。