基于多机环境的分布式训练资源分配优化经验记录

在多机分布式训练环境中，合理的资源分配是提升训练效率的关键。本文分享一套可复现的资源优化方案。

问题背景：使用8台服务器（每台4卡A100）进行分布式训练时，发现训练速度未达到预期。

核心优化策略：

1. GPU分配优化：通过设置 --nproc_per_node=4 和 --nnodes=2 进行显卡分配
2. 内存管理：使用 torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8) 控制每进程内存占用
3. 网络通信优化：配置 NCCL_IB_DISABLE=0 和 NCCL_SOCKET_IFNAME=enp1s0 提升通信效率

可复现步骤：

# 启动脚本示例
python -m torch.distributed.launch \
  --nproc_per_node=4 \
  --nnodes=2 \
  --node_rank=$RANK \
  --master_addr="192.168.1.100" \
  --master_port=12345 \
  train.py

关键参数调优：

• batch_size: 从128调整至256
• learning_rate: 从1e-3调整至3e-4
• gradient_accumulation_steps: 设置为2

监控手段：使用 nvidia-smi 和 torch.distributed.get_world_size() 实时监控资源利用率。

该方案已在多个项目中验证有效，建议根据实际硬件配置微调参数。