在多GPU环境下进行大模型分布式训练时，配置不当很容易导致训练失败或性能下降。本文记录了一次踩坑经历，分享如何正确配置PyTorch的DistributedDataParallel(DDP)来实现高效分布式训练。
环境准备
- 4块RTX 3090显卡
- Ubuntu 20.04系统
- PyTorch 2.0.1
核心配置步骤
1. 环境变量设置
export MASTER_ADDR=localhost
export MASTER_PORT=12355
export WORLD_SIZE=4
export NODE_RANK=0
2. 初始化分布式环境
import torch
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')
3. 模型与数据并行
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layer = nn.Linear(1024, 10)
model = Model().cuda()
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
model,
device_ids=[torch.cuda.current_device()],
find_unused_parameters=True
)
4. 数据加载器配置
from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler
dataset = MyDataset()
sampler = DistributedSampler(dataset)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)
常见问题
- 确保所有GPU驱动版本一致
- 使用
find_unused_parameters=True避免梯度同步异常 - 验证网络连接和端口是否被占用
通过以上配置，成功在4卡环境下实现稳定训练，训练效率提升约3倍。
讨论