大模型训练资源调度踩坑实录：GPU资源争抢问题解决

大模型训练资源调度踩坑实录：GPU资源争抢问题解决

在大模型训练过程中，GPU资源争抢是一个常见但棘手的问题。最近在部署一个7B参数模型的训练任务时，我们遇到了严重的GPU资源争抢现象，训练效率急剧下降。

问题现象

训练开始后，多个GPU卡出现频繁的OOM（Out of Memory）错误，且训练速度从每秒1000步骤降至200步。通过nvidia-smi监控发现，GPU显存使用率在80-95%之间波动，但实际可用内存很少。

根本原因分析

经过排查，问题根源在于资源调度器的配置不当。我们的训练脚本使用了PyTorch的DDP（DistributedDataParallel）模式，但没有合理设置torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()参数，导致多个进程同时申请GPU显存。

解决方案

1. 设置显存限制：在训练脚本中添加配置

   import torch
   torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)
   

2. 调整分布式训练参数：通过环境变量设置NCCL_BLOCKING_WAIT=1
3. 资源预分配优化：使用nvidia-smi预分配GPU资源，避免其他进程抢占

复现步骤

1. 部署多个训练任务到同一节点
2. 不设置显存限制参数
3. 监控nvidia-smi显示GPU使用率异常
4. 应用上述解决方案后问题解决

通过以上优化，GPU资源利用率提升至90%以上，训练效率恢复到正常水平。