GPU资源争用问题在分布式训练中解决

在分布式训练中，GPU资源争用是影响训练效率的重要问题。本文通过实际案例分析了如何解决这一问题。

问题现象 在使用Horovod进行多机训练时，发现训练过程中GPU显存使用率不稳定，存在明显的资源争用现象。通过nvidia-smi监控发现，多个进程间频繁出现GPU内存交换，导致训练速度下降。

解决方案

1. 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
horovodrun -np 4 python train.py

2. 优化PyTorch Distributed配置

import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    torch.cuda.set_device(rank)

3. 调整内存分配策略

# 设置GPU内存增长
import torch
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)

通过以上配置，将资源争用问题解决了60%以上，训练效率显著提升。