分布式训练中的节点故障处理

分布式训练中的节点故障处理踩坑记录

最近在搞分布式训练时遇到了一个让人头疼的问题：训练过程中某个节点突然挂掉，导致整个训练任务中断。作为一名资深的AI工程师，我决定深入研究一下这个问题。

问题现象

在使用PyTorch Distributed训练时，当其中一个worker节点出现网络异常或硬件故障时，主节点会持续等待该节点响应，最终导致训练卡死。

复现步骤

1. 启动分布式训练环境：torchrun --nproc_per_node=4 train.py
2. 模拟节点故障：在训练过程中kill掉某个worker进程
3. 观察主节点行为：会一直等待，无法继续

解决方案

方案一：设置超时检测

import torch.distributed as dist
# 设置超时时间（秒）
dist.init_process_group(backend='nccl', timeout=timedelta(seconds=30))

方案二：实现故障自愈机制

import signal
import sys

def signal_handler(sig, frame):
    print('节点收到信号，准备退出')
    dist.destroy_process_group()
    sys.exit(0)

signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)

实践建议

建议在生产环境中使用：

1. 合理设置超时时间
2. 配置健康检查机制
3. 使用Kubernetes等容器编排工具实现自动重启

这次踩坑让我深刻认识到分布式训练的复杂性，大家在实际操作中也要多加注意！