多机训练环境稳定性测试

多机训练环境稳定性测试：Horovod vs PyTorch Distributed对比

在大规模机器学习模型训练中，多机训练环境的稳定性直接影响训练效率和结果可靠性。本文通过实际测试对比了Horovod和PyTorch Distributed在跨节点通信中的表现。

测试环境配置

• 2台服务器（每台4张V100 GPU）
• Ubuntu 20.04，CUDA 11.2
• Python 3.8

Horovod配置案例

# 启动Horovod训练
horovodrun -np 8 --hostfile hostfile python train.py

其中hostfile内容：

server1 slots=4
server2 slots=4

PyTorch Distributed配置

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

def init_distributed():
    dist.init_process_group(backend='nccl')
    # 训练代码...

稳定性测试结果

Horovod在节点间通信中断时能自动重连，而PyTorch Distributed需要手动处理。在高负载环境下，Horovod的容错机制表现更优。

复现步骤

1. 配置SSH免密登录
2. 安装对应框架
3. 启动训练脚本
4. 模拟网络中断测试