多节点环境下的训练负载均衡

在多节点分布式训练环境中，负载均衡问题常常成为性能瓶颈。本文分享一个实际案例：某AI模型训练中发现节点间计算负载差异超过30%，严重影响整体训练效率。

问题定位 通过nvidia-smi监控发现，部分GPU利用率长期维持在90%以上，而其他节点仅60%左右。使用torch.distributed的get_world_size()和get_rank()分别获取全局大小和当前rank后，编写了以下负载监控脚本：

import torch.distributed as dist
import time

def monitor_load():
    if not dist.is_initialized():
        return
    rank = dist.get_rank()
    world_size = dist.get_world_size()
    
    # 获取GPU使用率
    gpu_util = torch.cuda.utilization()  # 假设存在此API
    print(f"Rank {rank} GPU Util: {gpu_util}")

解决方案

1. 数据分片优化：调整DataLoader的num_workers参数，从8调至16，并设置pin_memory=True。
2. 梯度同步策略：采用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel时，将bucket_cap_mb从50调整为100MB。
3. 任务调度优化：通过torch.distributed.all_reduce进行节点间负载统计，并动态调整各节点的数据批次大小。

最终效果：节点间GPU利用率差异控制在10%以内，整体训练速度提升约25%。