多GPU环境下batch size与学习率调优对比实验

多GPU环境下batch size与学习率调优对比实验

最近在做分布式训练优化时踩了一个大坑，分享给大家避免重复踩雷。

实验背景

使用4张V100 GPU（32GB显存），PyTorch 1.12，ResNet50模型进行训练。

调优过程

问题发现：最初设置batch size=64，学习率=0.1，结果loss不收敛且GPU利用率极低。

关键调整：

1. batch size从64逐步调到256（每GPU64）
2. 学习率同步按比例放大到0.4
3. 采用cosine衰减策略，warmup 10epoch

核心代码片段

# 分布式训练初始化
os.environ['RANK'] = str(rank)
os.environ['WORLD_SIZE'] = str(world_size)

# 批量大小设置
batch_size = 64  # 每GPU batch size

# 学习率调整
base_lr = 0.1
lr = base_lr * (batch_size / 256)  # 标准化缩放

# 优化器配置
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=0.9)

实验结果

调优后loss稳定下降，训练速度提升约30%，最终精度达到预期。

避坑提醒

• 多GPU下必须同步调整batch size和学习率
• 不能简单复制单GPU参数
• 网络结构对超参敏感度不同

建议大家在分布式训练前先做小规模预实验，避免浪费大量计算资源。