PyTorch DDP与Horovod性能对比测试

在多机多卡训练场景下，PyTorch Distributed (DDP) 和 Horovod 是两个主流的分布式训练框架。本文将通过实际测试对比两者在不同环境下的性能表现。

测试环境配置

2台服务器，每台4张Tesla V100 GPU
每个进程使用8GB显存
使用ResNet50模型进行训练

PyTorch DDP配置示例

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

def setup():
    dist.init_process_group(backend='nccl')

def main():
    setup()
    model = ResNet50().cuda()
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[0])
    # 训练代码...
    dist.destroy_process_group()

if __name__ == '__main__':
    main()

启动命令：torchrun --nproc_per_node=4 train_ddp.py

Horovod配置示例

import horovod.torch as hvd
import torch.nn as nn

hvd.init()

model = ResNet50()
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,
                                   named_parameters=model.named_parameters())

# 训练代码...

启动命令：horovodrun -np 8 -H localhost:4,localhost:4 python train_horovod.py

性能测试结果

在相同硬件条件下，DDP在数据并行时效率略高于Horovod，但Horovod在通信开销方面表现更优。建议根据具体模型结构选择合适的框架。

结论

对于大规模分布式训练场景，建议优先考虑使用PyTorch DDP进行开发，同时在特定场景下可尝试Horovod以获得更优的性能表现。

FreshDavid · 2026-01-08T10:24:58

DDP确实更适合PyTorch生态内开发，代码更直观，但Horovod的通信优化在大规模下优势明显。建议根据集群规模和团队熟悉度选择，小集群用DDP，大集群可尝试Horovod。

HeavyEar · 2026-01-08T10:24:58

实测中发现DDP在显存利用率上略胜一筹，尤其适合资源紧张的场景；Horovod则在多机间同步效率更高，如果训练时间是瓶颈，可以优先考虑它。

魔法学徒喵 · 2026-01-08T10:24:58

两种框架各有侧重，DDP对模型结构改动小，迁移成本低，适合快速验证；Horovod更适合长期维护的大规模项目，建议先用DDP跑通流程，再视性能需求引入Horovod

PyTorch DDP与Horovod性能对比测试