多节点环境下的训练日志分析技巧

在多节点分布式训练环境中，日志分析是性能调优的关键环节。以下分享几个实用的日志分析技巧：

1. 关键指标监控 使用 torch.distributed 的 get_world_size() 和 get_rank() 获取训练节点信息，结合 torch.cuda.memory_stats() 监控各节点显存占用情况。

import torch
print(f"Rank: {torch.distributed.get_rank()}, World Size: {torch.distributed.get_world_size()}")
if torch.cuda.is_available():
    mem_stats = torch.cuda.memory_stats()
    print(f"Allocated: {mem_stats['allocated_bytes.all.current']/1024**2:.2f} MB")

2. 日志聚合分析 通过 grep 和 awk 组合提取关键信息：

# 提取训练时间戳
find . -name "*.log" -exec grep -H "epoch" {} \; | awk '{print $1,$2,$3}'
# 统计GPU利用率
find . -name "*.log" -exec grep -H "gpu_utilization" {} \;

3. 性能瓶颈定位 使用 torch.profiler 生成性能分析报告，重点关注通信开销和计算效率。

with torch.profiler.profile(
    activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
    record_shapes=True
) as prof:
    # 训练代码
    pass
prof.export_chrome_trace("trace.json")

这些方法可帮助快速识别训练中的性能瓶颈，提升分布式训练效率。