大模型训练资源调度踩坑指南：GPU与CPU资源分配策略

在大模型训练过程中，GPU与CPU资源分配不当往往导致训练效率低下甚至失败。本文分享一次典型的资源调度踩坑经历。

问题背景：在部署LLaMA-7B模型时，我们发现训练速度远低于预期。通过监控发现，GPU利用率仅约60%，而CPU负载却很高。

踩坑过程：

1. 初始配置：将所有数据加载到CPU内存，使用单个GPU进行训练
2. 监控发现：GPU空闲时间长，CPU频繁调用，存在严重瓶颈
3. 尝试优化：增加batch size但效果不佳

解决方案：

# 资源分配脚本示例
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3  # 显卡可见性设置
export OMP_NUM_THREADS=8        # CPU线程数设置

# 使用DeepSpeed进行资源调度优化
zero_optimization:
  stage: 2
  offload_optimizer:
    device: cpu
  offload_param:
    device: cpu

关键经验：

• GPU与CPU资源需动态平衡，不能单纯追求GPU满载
• 适当降低CPU线程数可减少调度开销
• 使用混合精度训练配合资源调度能显著提升效率

通过以上调整，训练效率提升了约30%。建议在实际部署中先做小规模测试，再逐步优化资源配置。