多GPU训练效率基准对比
作为资深分布式训练踩坑记录，今天来给大家分享一下多GPU训练效率的实测对比。在机器学习项目中，我们经常遇到训练速度慢的问题，但往往不知道问题出在哪里。
测试环境配置
- 4台服务器，每台2张V100 GPU
- 使用Horovod进行分布式训练
- 模型：ResNet50，batch_size=64
- 数据集：ImageNet小样本测试集
配置对比方案
方案一：默认配置
horovodrun -np 8 -H server1:2,server2:2,server3:2,server4:2 python train.py
方案二：优化配置
export HOROVOD_FUSION_THRESHOLD=67108864
export HOROVOD_HIERARCHICAL_ALLREDUCE=1
horovodrun -np 8 -H server1:2,server2:2,server3:2,server4:2 python train.py
实际测试结果
- 默认配置：训练时间约45分钟
- 优化配置：训练时间约32分钟
- 提升幅度：29%的效率提升
踩坑记录
- 忘记设置HOROVOD_FUSION_THRESHOLD导致通信开销巨大
- 没有启用Hierarchical Allreduce造成网络拥塞
- 数据加载瓶颈未优化导致GPU利用率不足
建议大家在部署时先做基准测试，再针对性优化。记住，分布式训练不是简单的加卡，需要系统性思考。
讨论