多GPU环境下训练资源协调机制

多GPU环境下训练资源协调机制踩坑记录

最近在做多GPU分布式训练时，遇到了一个让人头疼的资源协调问题。项目使用PyTorch DDP框架，4张V100 GPU上跑模型，结果训练过程中频繁出现显存泄漏和训练中断。

问题现象：

• 训练到第500个batch时，GPU内存从20GB飙升到30GB
• 部分GPU出现CUDA out of memory错误
• 日志显示torch.cuda.OutOfMemoryError

排查过程： 首先怀疑是模型本身的问题，但通过torch.cuda.memory_summary()发现内存增长异常。后来发现是多个进程间资源协调不当导致。

解决方案： 在torch.distributed.init_process_group()后添加了显存管理代码：

import torch.distributed as dist

def setup_memory_manager():
    if torch.cuda.is_available():
        # 禁用自动内存增长
        torch.backends.cudnn.benchmark = False
        torch.backends.cudnn.deterministic = True
        
        # 设置显存分配策略
        torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)
        torch.cuda.empty_cache()
        
        # 确保进程间同步
        dist.barrier()

关键步骤：

1. torch.backends.cudnn.benchmark = False 禁用自动优化
2. torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8) 限制单进程显存使用
3. dist.barrier() 同步所有进程状态

复现条件：

• 多GPU环境（建议4张以上）
• 大批量训练（batch_size>64）
• 模型结构复杂（参数量>100M）

最终效果：内存使用稳定，训练从30分钟缩短到25分钟。