多机环境下训练稳定性提升

在多机分布式训练中，训练稳定性是影响模型收敛和性能的关键因素。本文将从网络配置、通信优化和错误处理三个方面，提供实用的稳定性提升方案。

网络配置优化

首先确保所有节点间的网络延迟和带宽满足要求。使用ping和iperf3测试跨节点通信质量：

# 测试网络延迟
ping -c 100 {target_ip}
# 测试带宽
iperf3 -c {target_ip} -t 60

建议使用RDMA或高速以太网，避免使用Wi-Fi等不稳定网络。

Horovod配置优化

在Horovod训练中，通过调整以下参数提升稳定性：

import horovod.tensorflow as hvd
import tensorflow as tf

# 初始化
hvd.init()

# 设置GPU分配
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

# 优化通信策略
os.environ['HOROVOD_FUSION_THRESHOLD'] = '67108864'  # 64MB
os.environ['HOROVOD_CACHE_CAPACITY'] = '256'

PyTorch Distributed配置

使用PyTorch的分布式训练时，建议设置：

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

# 初始化进程组
dist.init_process_group(
    backend='nccl',
    init_method='env://',
    world_size=world_size,
    rank=rank
)

# 设置梯度同步策略
torch.set_num_threads(1)

错误处理机制

配置自动重启和检查点恢复：

# 启动脚本中添加重启逻辑
while true; do
  python train.py || {
    echo "Training failed, restarting..."
    sleep 5
  }
done

通过以上配置，可以显著提升多机训练的稳定性，减少因网络抖动或硬件异常导致的训练中断。