分布式训练中训练过程参数监控

在分布式大模型训练中，训练过程参数监控是性能调优的核心环节。本文将分享一套可复现的参数监控方案。

核心监控指标

• Loss变化趋势（每500步记录）
• GPU显存使用率（实时监控）
• 通信带宽利用率
• 梯度范数变化

可复现步骤：

1. 使用PyTorch的torch.utils.tensorboard初始化日志记录器
2. 在训练循环中添加以下代码段：

if step % 500 == 0:
    writer.add_scalar('Training/Loss', loss.item(), step)
    writer.add_scalar('GPU/Used_Memory_GB', torch.cuda.memory_reserved() / 1e9, step)
    writer.add_scalar('Gradient/Norm', grad_norm, step)

3. 配置nccl环境变量进行通信监控：

export NCCL_DEBUG=INFO
export NCCL_DEBUG_SUBSYS=ALL

关键调优经验：当Loss出现震荡时，建议降低学习率；显存持续上涨可考虑梯度裁剪；通信延迟高时应检查网络拓扑配置。这些监控点帮助我们在训练早期发现性能瓶颈并及时调整超参数。

工具集成建议：结合NVIDIA Nsight Systems进行底层硬件分析，使用Prometheus+Grafana构建实时监控面板。