多机训练环境配置标准

多机训练环境配置标准

在分布式训练中，正确的环境配置是性能优化的基础。本文将对比Horovod和PyTorch Distributed两种主流框架的配置方案。

环境准备

首先确保所有节点具备相同硬件配置：

• CUDA 11.2+版本
• Python 3.8+
• NCCL 2.10+
• 4个以上GPU

Horovod配置示例

# 安装
pip install horovod

# 启动命令
horovodrun -np 4 -H node0:2,node1:2 python train.py

# 训练代码
import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()

PyTorch Distributed配置

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

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

# 启动命令
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py

性能对比

• Horovod: 适合TensorFlow生态，自动优化通信，但配置相对复杂
• PyTorch Distributed: 与PyTorch深度集成，易于调试，但需要手动处理更多细节

两种方案都支持动态缩放和混合精度训练，选择时应根据现有框架生态决定。