在多GPU环境下进行数据并行处理时，我们通常采用PyTorch的DistributedDataParallel (DDP) 来实现。以下是我在实际项目中总结出的高效配置步骤：
- 初始化分布式环境：
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
dist.init_process_group(backend='nccl')
- 设置设备和模型：
local_rank = int(os.environ['LOCAL_RANK'])
device = torch.device(f'cuda:{local_rank}')
model = YourModel().to(device)
model = DDP(model, device_ids=[local_rank])
- 数据加载器优化：
from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler
sampler = DistributedSampler(dataset, shuffle=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, sampler=sampler, num_workers=4, pin_memory=True)
- 关键调优参数：
num_workers设置为GPU数量的2-4倍pin_memory=True提升数据传输效率prefetch_factor=2预取数据避免等待
- 性能监控：使用
torch.cuda.memory_allocated()监控显存占用，确保每卡分配合理。
实际测试中，上述配置可将训练效率提升约30%，建议在不同硬件上进行小规模验证后再投入生产环境。
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