PyTorch DDP训练参数调优

PyTorch DDP训练参数调优指南

PyTorch Distributed Data Parallel (DDP) 是多机多卡训练的核心组件。本文将从关键参数配置角度，提供可复现的优化方案。

核心参数调优

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

def setup(rank, world_size):
    # 设置后端和初始化
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    torch.cuda.set_device(rank)

# 关键配置参数
config = {
    'gradient_accumulation_steps': 4,
    'sync_bn': True,
    'find_unused_parameters': False,
    'bucket_cap_mb': 25,
    'broadcast_buffers': True
}

性能优化建议

1. 梯度累积设置：将 gradient_accumulation_steps 设置为 4-8，可有效平衡内存使用与训练效率
2. 同步BN参数：启用 sync_bn=True 提升小批量训练的收敛性
3. 桶大小调整：bucket_cap_mb=25 可减少通信开销

实际应用示例

# 训练循环优化
for epoch in range(epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(dataloader):
        # 梯度累积
        if batch_idx % config['gradient_accumulation_steps'] == 0:
            optimizer.zero_grad()
        
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        
        if (batch_idx + 1) % config['gradient_accumulation_steps'] == 0:
            optimizer.step()

监控与调试

使用 torch.distributed.get_world_size() 检查分布式环境配置，并通过 torch.cuda.memory_summary() 监控显存使用情况。