跨平台分布式训练测试

跨平台分布式训练测试：Horovod vs PyTorch Distributed性能对比

在多机多卡训练场景下，选择合适的分布式训练框架对性能表现至关重要。本文通过实际测试对比了Horovod和PyTorch Distributed在不同硬件环境下的训练效率。

测试环境配置

服务器：2台4节点集群（每节点8卡Tesla V100）
网络：InfiniBand网络
框架版本：PyTorch 2.0 + Horovod 2.4.0

Horovod配置案例

import horovod.torch as hvd
import torch

# 初始化
hvd.init()

# 设置GPU设备
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

# 数据并行配置
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,
                                   named_parameters=model.named_parameters(),
                                   compression=hvd.Compression.none)

# 同步参数
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)
hvd.broadcast_optimizer_state(optimizer, root_rank=0)

PyTorch Distributed配置案例

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 初始化分布式环境
dist.init_process_group(backend='nccl')

# 构建模型并移动到GPU
device = torch.device(f'cuda:{rank}')
model = model.to(device)
model = DDP(model, device_ids=[rank])

# 数据加载器配置
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(
    dataset, 
    num_replicas=world_size, 
    rank=rank
)

性能测试结果

在相同训练任务下，Horovod平均训练速度为1250 samples/sec，PyTorch Distributed为1180 samples/sec。Horovod在参数同步阶段表现更优，而PyTorch Distributed在模型并行方面更具灵活性。

复现步骤

部署分布式训练环境
安装对应框架依赖
执行上述代码片段
使用torchrun或horovodrun启动训练