多机训练环境下的故障排查流程

在分布式训练中，多机环境的故障排查往往比单机环境复杂得多。本文将通过Horovod和PyTorch Distributed两个主流框架，系统性地介绍多机训练中的常见问题及排查方法。

常见故障类型

1. 连接超时问题

这是最常见也是最难排查的问题之一。通常表现为timeout错误或NCCL相关报错。

Horovod配置示例：

import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
# 设置超时时间
os.environ['HOROVOD_TIMELINE'] = 'timeline.json'
os.environ['HOROVOD_NCCL_TIMEOUT'] = '120'

PyTorch Distributed配置：

import torch.distributed as dist
os.environ['TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG'] = 'DETAIL'
dist.init_process_group(backend='nccl', timeout=datetime.timedelta(seconds=120))

2. GPU内存泄漏排查

多机环境下，GPU显存使用异常可能由数据同步问题引起。

排查步骤：

1. 使用nvidia-smi监控各节点GPU状态
2. 设置NCCL_DEBUG=INFO环境变量
3. 启用HOROVOD_TIMELINE追踪性能瓶颈

3. 数据不一致问题

当不同机器的训练数据分布不均时，容易导致模型收敛异常。

验证方法：

# 检查数据分片是否均匀
print(f"Rank {hvd.rank()}: Data size {len(dataset)}")

排查流程总结

1. 首先确认网络连通性
2. 检查环境变量配置
3. 验证硬件资源状态
4. 审查代码中的同步操作
5. 使用框架内置调试工具定位问题