PyTorch分布式训练中数据并行策略选择踩坑记录

在分布式大模型训练中，数据并行策略的选择直接影响训练效率和资源利用率。最近在优化一个16GB显存的训练任务时，踩了几个典型的坑。

首先，PyTorch的DistributedDataParallel默认使用reduce_scatter策略，但在小批量场景下性能反而下降。通过torch.distributed.reduce_scatter手动控制同步机制后，性能提升了约15%。

其次，gradient_checkpointing与数据并行配合时，需要特别注意gradient_accumulation_steps的设置。之前设置为8导致梯度累积不一致，最终调整为4才稳定运行。

关键调优步骤：

1. 使用torch.cuda.memory_summary()监控显存使用
2. 通过torch.distributed.get_world_size()确认并行度
3. 在训练循环中加入torch.cuda.synchronize()确保同步

代码片段示例：

model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
    model, device_ids=[local_rank],
    output_device=local_rank,
    find_unused_parameters=True
)

建议在生产环境前进行充分的性能回归测试。