多卡训练中的显存管理

在多卡训练中，显存管理是影响训练效率的关键因素。本文将分享几种有效的显存优化策略。

显存监控与分析

首先需要了解当前的显存使用情况：

import torch
print(f"GPU {torch.cuda.current_device()} memory allocated: {torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2:.2f} MB")
print(f"GPU {torch.cuda.current_device()} memory reserved: {torch.cuda.memory_reserved() / 1024**2:.2f} MB")

核心优化策略

1. 梯度累积与批量大小调整

在Horovod中配置合理的batch size：

# horovod_config.py
import horovod.torch as hvd
hvd.init()

# 根据显存大小动态调整batch_size
batch_size = 32  # 根据GPU显存调整

2. 混合精度训练

# PyTorch Distributed with AMP
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()

for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

3. 显存释放优化

# 在训练循环中定期清理显存
for epoch in range(epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(dataloader):
        # 训练代码...
        if batch_idx % 100 == 0:
            torch.cuda.empty_cache()  # 定期释放缓存

实际配置示例

建议使用以下配置组合：

• Batch size: 根据GPU显存动态调整
• AMP: 开启混合精度训练
• Gradient accumulation: 适当增大

通过以上优化，可有效提升多卡训练的显存利用率。