PyTorch DDP训练性能测试

PyTorch DDP训练性能测试

在多机多卡分布式训练中，PyTorch Distributed (DDP) 是主流选择之一。本文将通过实际案例展示如何优化PyTorch DDP训练性能。

基础配置示例

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

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

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def train(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)
    
    # 创建模型并移动到GPU
    model = MyModel().to(rank)
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    # 定义损失函数和优化器
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(ddp_model.parameters(), lr=0.001)
    
    # 训练循环
    for epoch in range(10):
        # ... 训练逻辑 ...
        pass
    
    cleanup()

性能优化策略

1. 混合精度训练：启用torch.cuda.amp自动混合精度
2. 梯度压缩：使用gradient compression减少通信开销
3. 批量大小调整：根据显存合理设置每个GPU的batch size

复现步骤

1. 准备4个GPU环境
2. 运行命令：torchrun --nproc_per_node=4 train.py
3. 观察训练时间与内存使用情况