分布式训练中数据传输效率提升

在分布式大模型训练中，数据传输效率直接影响整体训练性能。本文分享几个实用的调优经验。

1. 网络带宽优化 使用NCCL时，建议设置环境变量：

export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_NET_GDR_LEVEL=3
export NCCL_IB_GID_INDEX=3

在RDMA网络环境下，开启GPU Direct RDMA可提升约15-20%的传输效率。

2. 批次大小调整 实验发现，将批次大小从64调整到256时，数据传输开销占比下降至30%以下。通过torch.distributed的all_reduce操作进行梯度同步前，可先进行梯度压缩：

# 梯度压缩示例
if compression_ratio < 1.0:
    grad = compress(grad, ratio=compression_ratio)
    torch.distributed.all_reduce(grad)

3. 数据预取策略 采用torch.utils.data.DataLoader的num_workers=8配置，并配合pin_memory=True，可减少CPU到GPU的数据拷贝时间。同时设置prefetch_factor=2来预加载数据。

4. 梯度同步优化 使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel时，建议在模型参数初始化后立即执行：

# 同步梯度
for param in model.parameters():
    torch.distributed.all_reduce(param.grad)
    param.grad /= world_size

这些优化措施在实际项目中可将数据传输效率提升30%以上。