多机训练中batch size设置对训练稳定性影响研究

在多机分布式训练中，batch size的设置直接影响训练稳定性和收敛速度。通过实验发现，当batch size过大时，容易导致梯度更新不稳定，出现loss震荡甚至发散；而过小的batch size则会增加训练时间并影响模型性能。

实验环境：4台P100服务器，每台8卡GPU，使用PyTorch DDP进行分布式训练。

调优步骤：

1. 从单机batch size=32开始，逐步增加至128
2. 使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel包装模型
3. 设置学习率按batch size线性缩放策略
4. 记录每个配置下的loss变化曲线

关键代码片段：

# 批量大小设置
batch_size = 64
# 学习率线性缩放
base_lr = 0.001
lr = base_lr * (batch_size / 256)
# 分布式初始化
os.environ['RANK'] = str(rank)
os.environ['WORLD_SIZE'] = str(world_size)

建议：对于多机训练，推荐起始batch size设置为每卡32-64样本，并根据显存情况进行线性调整。