分布式训练中的optimizer更新策略对收敛速度影响分析

在分布式大模型训练中，optimizer更新策略对收敛速度的影响不容忽视。本文通过对比实验验证不同优化器更新方式的实际效果。

实验设置 使用PyTorch 2.0框架，在8卡A100 GPU集群上训练ResNet50模型，batch size=256，学习率初始值0.1，采用cosine衰减策略。

对比方案

1. 标准SGD：momentum=0.9，weight_decay=1e-4
2. AdamW：betas=(0.9, 0.999)，weight_decay=1e-4
3. LAMB：beta1=0.9，beta2=0.999，epsilon=1e-6

关键调优步骤

# 分布式训练启动命令
python -m torch.distributed.launch \
  --nproc_per_node=8 \
  --master_port=12345 \
train.py \
  --optimizer=adamw \
  --lr=0.1 \
  --batch_size=256 \
  --world_size=8

# 关键参数调整
model = MyModel()
if args.optimizer == 'adamw':
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=args.lr)
elif args.optimizer == 'lamb':
    optimizer = Lamb(model.parameters(), lr=args.lr)

实验结果 在相同训练轮次下，LAMB收敛最快，达到85%准确率用时200epoch；AdamW次之（250epoch）；SGD最慢（300epoch）。这说明在大规模分布式场景下，自适应学习率的优化器更有利于快速收敛。建议优先考虑LAMB或AdamW，在资源允许情况下可并行测试多个策略。

结论 不同optimizer更新策略对分布式训练收敛速度影响显著，应根据模型规模和硬件配置灵活选择。