Horovod训练参数调优经验

Horovod训练参数调优经验

在多机多卡训练中，Horovod的参数调优对性能提升至关重要。以下是一些实用的经验和配置案例。

核心参数优化

1. 设置合适的batch size

# 原始设置
os.environ['HOROVOD_FUSION_THRESHOLD'] = '128MB'

# 推荐设置
os.environ['HOROVOD_FUSION_THRESHOLD'] = '512MB'
os.environ['HOROVOD_CYCLE_TIME'] = '0.1'

2. 优化通信策略

import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()

# 设置优化的allreduce算法
os.environ['HOROVOD_MPI_THREADS'] = '1'
os.environ['HOROVOD_NUM_THREADS'] = '1'

性能调优步骤

1. 基础测试：使用默认参数运行训练，记录时间
2. 逐步调优：依次调整融合阈值、线程数等参数
3. 验证效果：对比不同配置下的吞吐量和收敛速度

实际案例

在处理图像分类任务时，将fusion threshold从128MB提升至512MB，训练效率提升了约15%。