基于GPU资源调度的训练效率优化方案

在LLM微调实践中，GPU资源调度优化是提升训练效率的关键环节。本文将对比分析两种主流方案：基于分布式训练的资源调度和基于LoRA微调的高效调度。

方案一：传统分布式训练调度 采用Horovod进行分布式训练时，需要合理配置GPU资源。通过设置--gloo后端并使用torch.distributed.init_process_group()初始化进程组来分配GPU资源。在训练脚本中加入以下代码片段：

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

dist.init_process_group(backend='gloo')
model = model.to(device)
model = DDP(model, device_ids=[rank])

方案二：LoRA微调资源优化 使用LoRA微调时，由于仅训练低秩矩阵，可显著减少GPU占用。通过peft库配置LoRA参数：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"])
model = get_peft_model(model, config)

效率对比 在相同硬件环境下，LoRA方案可将GPU内存占用降低60%，训练时间缩短40%。建议优先考虑LoRA微调方案。

复现步骤