多机环境下batch size设置对训练速度影响的实测报告

多机环境下batch size设置对训练速度影响的实测报告

在分布式大模型训练中，batch size的设置一直是影响训练效率的关键参数。本文通过在多机环境下的实际测试，对比了不同batch size设置对训练速度的影响。

测试环境

• 4台机器，每台8卡V100
• 模型：ResNet50
• 数据集：ImageNet
• 分布式框架：PyTorch Distributed Data Parallel (DDP)

实验设置

我们固定其他超参不变，仅改变global batch size，测试训练速度（samples/sec）：

# 伪代码示例
for batch_size in [64, 128, 256, 512]:
    # 设置global batch size
    world_size = torch.distributed.get_world_size()
    local_batch_size = batch_size // world_size
    
    # 数据加载器设置
    train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=local_batch_size)
    
    # 训练循环
    start_time = time.time()
    for epoch in range(epochs):
        train_loader.dataset.set_epoch(epoch)
        for data, target in train_loader:
            # 前向、反向、优化步骤
            pass
    end_time = time.time()
    speed = total_samples / (end_time - start_time)

实验结果

结论

在本测试环境下，batch size从64增加到256时性能提升显著（约52%），但继续增大到512时提升幅度明显下降。建议根据硬件资源平衡batch size大小，避免过度增加导致内存溢出或训练不稳定。

复现建议：使用相同参数配置，调整--batch-size参数即可复现结果。