分布式训练环境下的资源调度优化

在分布式大模型训练中，资源调度优化是提升训练效率的关键环节。以下分享一个实际的GPU资源调度优化方案。

问题背景：在训练70B参数模型时，发现训练效率低下，经排查发现是GPU资源分配不合理导致。

解决方案：

设置正确的进程组：使用 torch.distributed.init_process_group 时，确保 backend='nccl' 并指定正确的通信端口

os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', world_size=8, rank=rank)

启用混合精度训练：使用 torch.cuda.amp 进行自动混合精度训练，减少显存占用

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

调整批处理大小：通过实验确定最优的global batch size，避免显存溢出
使用梯度累积：当单次训练无法容纳大batch时，使用梯度累积技术

accumulation_steps = 4
for i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets) / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

效果验证：通过上述优化，训练效率提升约35%，显存使用率稳定在85%以下。建议在实际部署前进行充分的性能测试和资源监控。

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