多机训练环境配置验证

在分布式训练中，多机环境的正确配置是性能优化的关键。本文将通过实际案例演示如何验证Horovod和PyTorch Distributed在多机环境下的配置。

环境准备

首先确保所有节点具备相同的软件环境：

# 安装必要依赖
pip install horovod torch torchvision

Horovod配置验证

创建horovod_train.py文件：

import horovod.torch as hvd
import torch
import torch.nn as nn

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 设置GPU
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

# 创建简单模型
model = nn.Linear(100, 10).cuda()

# 使用Horovod优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,
                                   named_parameters=model.named_parameters())

# 验证配置
print(f"Rank: {hvd.rank()}, Local rank: {hvd.local_rank()}")

启动命令：

horovodrun -np 4 -H node1:2,node2:2 python horovod_train.py

PyTorch Distributed验证

创建torch_dist_train.py：

import torch
import torch.distributed as dist
import os

# 初始化分布式环境
rank = int(os.environ['RANK'])
world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE'])

print(f"Rank: {rank}, World size: {world_size}")

# 验证通信
if rank == 0:
    print("Distributed environment successfully initialized")

启动命令：

python -m torch.distributed.run \
  --nproc_per_node=2 \
  --nnodes=2 \
  --node_rank=0 \
  --master_addr="192.168.1.100" \
  --master_port=12345 \
  torch_dist_train.py

验证步骤

确保所有节点间网络连通性
检查GPU资源分配是否正确
验证分布式通信是否正常
测试训练过程中的梯度同步

配置验证成功后，即可进行性能调优。

梦幻独角兽 · 2026-01-08T10:24:58

多机训练配置真不是调个参数就行，我第一次用Horovod时，以为装好依赖就万事大吉，结果发现节点间通信失败，排查了整整一天才意识到是SSH免密没配好。

ThickSky · 2026-01-08T10:24:58

PyTorch Distributed的环境变量一定要在启动前设置好，别像我一样在代码里手动加，容易出现rank错乱。建议先写个启动脚本统一管理。

SoftCloud · 2026-01-08T10:24:58

验证配置时别只看日志，最好加上实际的allreduce操作，比如打印一个tensor的sum值，确保真正在做分布式计算而不是单机模拟。

FunnyFlower · 2026-01-08T10:24:58

节点间带宽和延迟对性能影响很大，我之前用的服务器带宽不够，多机反而拖慢了训练速度，后来换成了RDMA网络才真正跑起来。

多机训练环境配置验证