基于深度学习框架的调优工具推荐

基于深度学习框架的调优工具推荐

作为一个在分布式大模型训练中摸爬滚打的工程师，今天来分享几个实用的调优工具，希望能帮到正在踩坑的你。

1. NVIDIA Nsight Systems

这是NVIDIA官方的性能分析工具，特别适合做显卡性能调优。使用方法：

nsys profile --output=profile.qdrep python train.py

然后在GUI中查看各算子的耗时，定位瓶颈。

2. PyTorch Profiler

内置Profiler非常实用，推荐这样使用：

with torch.profiler.profile(
    activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
    record_shapes=True
) as prof:
    # 训练代码
    output = model(input)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

print(prof.key_averages().table(sort_by="cuda_time_total", row_limit=10))

3. DeepSpeed Profiler

在DeepSpeed中可以这样配置：

{
  "optimizer": {
    "type": "Adam",
    "params": {
      "lr": 1e-4,
      "betas": [0.9, 0.999],
      "eps": 1e-8
    }
  },
  "scheduler": {
    "type": "WarmupLR",
    "params": {
      "warmup_min_lr": 0,
      "warmup_max_lr": 1e-4,
      "warmup_num_steps": 100
    }
  }
}

实战建议：

先用PyTorch Profiler定位问题，再用Nsight细化到GPU层面，最后配合DeepSpeed的优化器参数进行调优。

注意：工具选择要根据训练环境和瓶颈类型来定，盲目使用反而会增加复杂度。