跨平台训练框架迁移经验分享

最近在进行跨平台训练框架迁移时踩了不少坑，分享一些实用的经验。我们从PyTorch Distributed切换到Horovod的过程中，遇到了不少配置问题。

首先，在环境配置阶段，需要确保所有节点的CUDA版本、cuDNN版本完全一致。我遇到的问题是：本地开发机用的是CUDA 11.8，但生产集群是11.7，导致训练时出现内存访问错误。

配置代码示例：

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)

# 启动训练
if __name__ == "__main__":
    world_size = torch.cuda.device_count()
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

其次，数据加载器的配置很关键。Horovod需要设置shuffle=False并使用DistributedSampler：

from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler

dataset = MyDataset()
sampler = DistributedSampler(dataset)
data_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    sampler=sampler,
    num_workers=4,
    pin_memory=True
)

最后，性能调优方面，建议使用torch.cuda.amp混合精度训练，并调整batch size到合适的值。在迁移过程中发现，从PyTorch 1.10迁移到1.13后，需要重新评估梯度累积的设置。

跨平台迁移的关键在于：环境一致性检查、分布式配置验证、性能基准测试。