多GPU内存分配策略研究

在多GPU训练中，合理的内存分配策略对性能提升至关重要。本文将通过实际案例展示如何优化Horovod和PyTorch Distributed环境下的GPU内存使用。

问题分析 当使用多个GPU进行分布式训练时，如果未合理分配GPU内存，可能导致以下问题：

1. 内存不足导致训练中断
2. GPU利用率不均造成资源浪费
3. 通信开销增加影响整体性能

Horovod配置案例

import horovod.tensorflow as hvd
import tensorflow as tf

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 设置GPU内存增长
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

# 创建会话
session = tf.Session(config=config)

PyTorch Distributed配置

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

# 初始化分布式环境
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'

# 设置GPU内存分配
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8, device_id=0)

# 启动分布式训练进程
mp.spawn(run_worker, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

可复现步骤

1. 准备多GPU环境（至少2个）
2. 安装Horovod和PyTorch Distributed依赖
3. 运行上述配置代码
4. 监控GPU内存使用情况

通过以上策略，可以有效提升多GPU训练效率，减少内存瓶颈问题。