多机训练时的负载均衡优化实践

在多机分布式训练中，负载均衡是影响整体性能的关键因素。以下是我总结的实用优化方法：

1. GPU资源分配优化 使用torch.distributed.launch时，建议按GPU显存大小动态分配任务。例如：

import torch
import torch.distributed as dist

device_ids = [0, 1, 2, 3]  # 根据实际GPU配置调整
# 按显存使用率排序分配

2. 数据并行度调优 建议将batch_size设置为设备数的倍数，如：

# 假设4机8卡，batch_size=128
# 有效batch_size = 128 * 4 = 512

3. 梯度同步策略 使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel时，建议启用梯度压缩：

# 启用梯度压缩
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
    model,
    device_ids=[args.gpu],
    bucket_cap_mb=25  # 调整bucket大小
)

4. 关键监控指标

• GPU利用率保持在70-85%区间
• 网络带宽利用率不超过80%
• 梯度同步时间控制在100ms以内

通过以上配置，可将训练效率提升约20-30%。