跨节点训练同步机制

跨节点训练同步机制踩坑记录

最近在优化多机多卡训练时，遇到了一个令人头疼的跨节点同步问题。项目使用PyTorch Distributed进行分布式训练，配置了8个节点，每个节点4张GPU。

问题现象

训练过程中发现，不同节点间的梯度同步异常，导致模型收敛不稳定。查看日志发现torch.distributed.all_reduce()操作耗时异常，有时甚至超过10秒。

根本原因分析

经过排查，发现问题出在网络配置上：

import torch
dist.init_process_group(
    backend='nccl',
    init_method='env://',
    world_size=32,
    rank=args.rank
)

我们使用了默认的init_method='env://'，但没有正确设置环境变量。在多节点环境中，需要明确指定MASTER_ADDR和MASTER_PORT。

解决方案

正确的配置应该是：

export MASTER_ADDR=192.168.1.100
export MASTER_PORT=12345
export RANK=0
export WORLD_SIZE=32

然后在代码中：

import torch
dist.init_process_group(
    backend='nccl',
    init_method='env://',
    world_size=int(os.environ['WORLD_SIZE']),
    rank=int(os.environ['RANK'])
)

优化建议

1. 使用torchrun替代手动设置环境变量
2. 调整NCCL_BLOCKING_WAIT参数提升同步性能
3. 合理设置gradient_as_bucket_view参数减少内存拷贝

这个坑踩得真是够呛，建议所有分布式训练工程师都注意一下跨节点的网络配置问题。