Horovod训练性能调优经验
在多机多卡分布式训练中，Horovod作为主流框架之一，其性能调优至关重要。本文将分享几个关键优化策略。
1. 网络接口优化
默认情况下，Horovod使用所有网络接口进行通信。通过设置环境变量HOROVOD_NETWORK_INTERFACE可以指定特定网卡：
export HOROVOD_NETWORK_INTERFACE=eth0
对于高速网络环境（如InfiniBand），可进一步配置HOROVOD_SOCKET_IFNAME来优化。
2. 梯度聚合优化
使用--compression参数减少通信开销：
horovodrun -np 8 --compression fp16 python train.py
FP16压缩在保持精度的同时可减少约50%的通信带宽。
3. 批次大小调整
推荐使用--batch-size参数配合--num-epochs进行调优：
# 在训练脚本中
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=64)
通常建议每个GPU分配16-32个样本，避免内存溢出。
4. 通信优化参数
设置以下环境变量提升性能：
export HOROVOD_TIMELINE=timeline.json
export HOROVOD_FUSION_THRESHOLD=1073741824
HOROVOD_FUSION_THRESHOLD将小张量合并传输，减少通信次数。
5. 多节点配置
使用--host指定主机：
horovodrun -np 16 --host node1,node2 python train.py
确保各节点间网络延迟低于1ms以获得最佳性能。
通过以上优化，通常可提升训练效率30-50%。建议结合具体硬件配置进行调参。
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