多节点训练时的网络连接优化踩坑记录
最近在部署多节点分布式训练环境时，遇到了严重的通信瓶颈问题。原本以为是模型参数量过大导致的性能下降，结果发现根源在于网络连接配置不当。
问题现象： 在使用8个节点进行BERT模型训练时，训练效率远低于预期，单次迭代时间从理论的15秒飙升至45秒以上。通过nvidia-smi监控发现GPU利用率正常，但节点间通信延迟异常高。
排查过程：
- 首先检查了NCCL环境变量配置，发现默认的
NCCL_SOCKET_IFNAME设置为eth0，但实际服务器使用的是ib0网卡（InfiniBand）。 - 修改后重启训练，问题依然存在。通过
nccl_debug日志发现大量connection failed错误。 - 经过深入排查，发现是节点间防火墙规则限制了特定端口范围。
解决方案：
# 1. 设置正确的网络接口
export NCCL_SOCKET_IFNAME=ib0
export NCCL_IB_DISABLE=0
# 2. 配置防火墙开放通信端口（以CentOS为例）
firewall-cmd --permanent --add-port=10000-65535/tcp
firewall-cmd --reload
# 3. 设置节点间SSH无密码登录，避免连接超时
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id user@node_ip
# 4. 调整NCCL通信参数
export NCCL_BLOCKING_WAIT=1
export NCCL_MAX_NRINGS=2
优化效果： 调整后训练效率提升约60%，节点间通信延迟从5ms降至1ms。需要注意的是，这些优化方案需要在集群所有节点上保持一致配置。
踩坑总结： 多节点训练的网络优化往往被忽视，但却是影响性能的关键因素。建议在部署前先进行网络连通性测试，避免后期排查浪费时间。
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