Horovod训练框架部署实践
在多机多卡训练环境中，Horovod作为主流的分布式训练框架，能够有效提升模型训练效率。本文将从实际部署角度，分享一套可复现的Horovod配置方案。
环境准备
首先确保所有节点安装了相同版本的PyTorch和Horovod。推荐使用以下命令进行安装：
pip install torch torchvision
pip install horovod
基础配置
创建训练脚本train.py，包含基本的Horovod初始化代码：
import horovod.torch as hvd
import torch
import torch.nn as nn
# 初始化Horovod
hvd.init()
# 设置GPU设备
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())
# 构建模型并移动到GPU
model = YourModel().cuda()
优化策略
- 混合精度训练：通过
torch.cuda.amp实现，可显著提升训练速度 - 梯度压缩：使用
--compression=fp16参数减少通信开销 - 批量大小调整：根据GPU显存合理设置，通常为单卡的N倍（N为GPU数量）
启动命令示例
horovodrun -np 8 -H node0:4,node1:4 python train.py
通过以上配置，可以有效提升大规模训练任务的执行效率。
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