多机训练环境部署方案

多机训练环境部署方案对比

在分布式训练中，多机环境的部署直接影响训练效率。本文将对比两种主流框架的部署方案：Horovod vs PyTorch Distributed。

环境准备

硬件要求：至少2台机器，每台配备4张以上GPU（如V100或A100） 网络要求：高速网络（10Gbps以上），推荐InfiniBand

Horovod部署方案

配置步骤：

# 1. 安装依赖
pip install horovod torch torchvision

# 2. 配置SSH免密登录
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id user@node1
ssh-copy-id user@node2

# 3. 启动训练
horovodrun -np 8 -H node1:4,node2:4 python train.py

PyTorch Distributed部署方案

配置步骤：

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

def init_distributed(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

# 启动脚本
python train.py --world-size 8 --rank 0

性能对比

• 启动时间：Horovod更简洁，PyTorch需要更多初始化代码
• 资源利用率：两者在多机环境下表现相当，但Horovod对网络要求略低
• 调试便利性：PyTorch分布式调试更容易，因为其API更贴近原生PyTorch

选择建议：如需快速部署且对网络环境要求不高，推荐Horovod；如需要深度定制训练逻辑，推荐PyTorch Distributed。