在多机多卡分布式训练环境中，部署合适的框架配置对性能至关重要。本文将对比Horovod和PyTorch Distributed两种主流方案的部署策略。
Horovod部署方案 使用Horovod进行分布式训练时，需先安装相关依赖：pip install horovod torch torchvision。基础配置示例：
import horovod.torch as hvd
import torch
hvd.init()
# 设置GPU设备
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())
# 初始化优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01 * hvd.size())
# 广播参数
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)
PyTorch Distributed部署方案 PyTorch原生分布式训练配置更灵活：
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
dist.init_process_group(backend='nccl')
model = model.to(device)
model = DDP(model, device_ids=[rank])
部署建议：对于需要快速集成的场景推荐使用Horovod，而对性能调优有较高要求的项目可选择PyTorch Distributed。两种方案均需确保网络带宽和GPU驱动版本兼容性。
关键配置参数：
- 网络接口：eth0或enp0s25
- GPU内存：至少8GB显存
- 同步策略：AllReduce通信模式
部署完成后，建议使用nvidia-smi监控GPU利用率，并通过hvd.rank()确认进程分布情况。
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