分布式训练系统性能调优记录：从数据并行到模型并行优化
在大模型训练实践中，我们通过一系列调优手段显著提升了训练效率。本文记录了从数据并行到模型并行的优化路径。
初始问题诊断
在部署175B参数模型时，发现训练吞吐量远低于预期。通过torch.profiler分析发现，GPU利用率仅为65%，主要瓶颈在于数据传输和通信开销。
优化策略与实施步骤
第一步：数据并行调优
# 配置数据并行参数
from torch.distributed import init_process_group
init_process_group(
backend='nccl',
world_size=8,
rank=local_rank
)
# 调整batch_size和gradient_accumulation_steps
config = {
'global_batch_size': 512,
'gradient_accumulation_steps': 4,
'micro_batch_size': 16
}
第二步：混合并行策略 将模型并行与数据并行结合，通过torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行优化。
第三步：通信优化 启用NCCL的环形通信优化：
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
export NCCL_BLOCKING_WAIT=1
实际效果
通过上述优化，训练吞吐量提升了32%，GPU利用率提升至85%以上。关键在于平衡数据并行粒度与模型并行维度。
关键经验
- 避免过度分割导致通信开销增加
- 根据硬件配置动态调整并行策略
- 建立性能基线用于对比分析
讨论