分布式训练中的梯度裁剪

分布式训练中的梯度裁剪

在分布式多机多卡训练中，梯度裁剪是防止梯度爆炸、提升训练稳定性的重要技术。本文将结合Horovod和PyTorch Distributed两种框架，提供具体的配置案例和实践方法。

问题背景

在大规模分布式训练中，由于模型参数量庞大、批次大小较大，容易出现梯度爆炸问题。特别是在多机多卡环境下，不同节点间的梯度同步可能导致梯度值异常放大，影响模型收敛。

PyTorch Distributed实现

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.utils import clip_grad_norm_

# 训练循环中应用梯度裁剪
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(batch)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        
        # 应用梯度裁剪
        clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
        
        optimizer.step()
        dist.all_reduce(grad, op=dist.ReduceOp.SUM)  # 同步梯度

Horovod实现

import horovod.torch as hvd
import torch.nn.utils.clip_grad_norm_

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 设置优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer, named_parameters=model.named_parameters())

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(batch)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        
        # 梯度裁剪
        clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
        
        optimizer.step()
        
        # 同步参数
        hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)

关键配置参数

• max_norm: 梯度范数上限，建议设置为1.0
• norm_type: 范数类型，默认为2
• 同步频率：建议每轮训练后执行一次梯度裁剪

通过合理配置梯度裁剪参数，可有效提升分布式训练的稳定性与收敛速度。