多机训练环境配置优化
在分布式训练中，环境配置的优化直接影响训练效率。本文将从网络、GPU、框架配置三个维度，提供可复现的优化方案。
网络优化配置
首先确保多机间网络延迟最小化：
# 检查网络连通性
ping -c 5 <worker_ip>
# 配置RDMA网络（如使用InfiniBand）
echo 'options ib_core verbosity=3' >> /etc/modprobe.conf
modprobe ib_core
GPU配置优化
针对多卡环境，建议启用GPU的NCCL优化：
# 设置环境变量
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_IB_TIMEOUT=22
export NCCL_IB_GID_INDEX=3
Horovod配置示例
import horovod.tensorflow as hvd
import tensorflow as tf
# 初始化Horovod
hvd.init()
# 设置GPU可见设备
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())
# 优化训练配置
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate * hvd.size())
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)
PyTorch Distributed配置
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
# 初始化分布式环境
os.environ['MASTER_ADDR'] = '192.168.1.10'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
dist.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size)
通过以上配置，可显著提升多机训练的稳定性和效率。
讨论