跨平台分布式训练部署工具

跨平台分布式训练部署工具

在多机多卡分布式训练中，部署工具的选择直接影响训练效率。本文介绍几种主流的跨平台部署方案。

1. 使用Horovod部署

Horovod提供了简单易用的horovodrun命令行工具：

# 基础启动命令
horovodrun -np 8 -H node1:4,node2:4 python train.py

# 指定网络接口
horovodrun -np 8 --network-interface eth0 python train.py

2. PyTorch Distributed部署

使用torchrun工具：

# 单机多卡
torchrun --nproc_per_node=4 train.py

# 多机部署
torchrun --nproc_per_node=4 \
         --nnodes=2 \
         --node_rank=0 \
         --master_addr=192.168.1.100 \
         --master_port=12345 \
         train.py

3. Docker容器化部署

FROM pytorch/pytorch:2.0-cuda118
RUN pip install horovod
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD ["horovodrun", "-np", "8", "python", "train.py"]

4. 部署最佳实践

• 网络带宽：确保节点间带宽>10Gbps
• 网络接口：使用专用网络接口避免干扰
• 内存对齐：设置--mpi-args参数优化通信
• 资源调度：配合Slurm或Kubernetes管理资源

通过合理选择部署工具，可将分布式训练效率提升20-30%。