跨平台训练框架性能测试

跨平台训练框架性能测试：Horovod vs PyTorch Distributed实战踩坑记录

最近在多个平台上测试了分布式训练框架的性能表现，分享一下踩坑心得。

测试环境配置

• 硬件：4台GPU服务器（每台4卡V100）
• 软件：Ubuntu 20.04，CUDA 11.2，PyTorch 1.10

Horovod配置方案

# 安装依赖
pip install horovod

# 启动训练
horovodrun -np 16 -H server1:4,server2:4,server3:4,server4:4 python train.py

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)

# 启动脚本
if __name__ == "__main__":
    world_size = 16
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size)

性能对比结果

实际测试中发现，Horovod在小批量数据下性能更优，而PyTorch Distributed在大规模分布式训练中表现更好。需要注意的是，网络带宽对性能影响巨大，建议使用RDMA网络。

关键踩坑点：配置时务必确保所有节点的CUDA版本一致，否则会出现莫名的通信错误。