PyTorch分布式训练启动参数调优

PyTorch分布式训练启动参数调优

在多机多卡环境下，PyTorch分布式训练的性能调优主要依赖于合理的启动参数配置。本文将通过实际案例展示关键参数的优化方法。

核心参数配置

python -m torch.distributed.launch \
  --nproc_per_node=8 \
  --nnodes=2 \
  --node_rank=0 \
  --master_addr="192.168.1.100" \
  --master_port=12345 \
  train.py

关键参数说明

• --nproc_per_node: 每个节点的GPU数量，通常设置为节点GPU数
• --nnodes: 集群总节点数
• --node_rank: 当前节点的序号（从0开始）
• --master_addr: 主节点IP地址
• --master_port: 主节点通信端口

性能优化建议

1. 调整通信后端:

   dist.init_process_group(backend='nccl', world_size=16, rank=0)
   

2. 设置适当的batch size:

   batch_size = 64  # 每卡batch size
   

3. 启用梯度压缩:

   os.environ['TORCH_DISTRIBUTED_TIMELINE'] = '1'
   

验证方法

使用torch.distributed.get_world_size()验证分布式环境是否正确启动，并通过nvidia-smi监控GPU利用率。

建议在生产环境中使用--use_env参数替代显式指定的IP和端口，提高部署灵活性。