PyTorch DDP训练过程监控

PyTorch DDP训练过程监控踩坑指南

在分布式训练中，监控PyTorch DDP（DistributedDataParallel）的训练过程是确保模型收敛和性能优化的关键环节。本文将分享几个常见的监控方法和容易踩到的坑。

基础监控配置

首先需要启用torch.distributed的调试模式：

import torch.distributed as dist
import os
os.environ['TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG'] = 'DETAIL'

问题1：GPU利用率监控

很多工程师会使用nvidia-smi来查看GPU利用率，但需要注意的是，在DDP训练中，如果设置不当会导致显示异常。正确做法是使用以下代码进行实时监控：

import torch
import time
for i in range(100):
    # 每隔10步打印一次GPU信息
    if i % 10 == 0:
        print(f'GPU Memory: {torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2:.2f} MB')
    time.sleep(0.1)

问题2：梯度同步监控

在多机训练中，梯度同步是性能瓶颈。建议使用以下代码验证：

if dist.get_rank() == 0:
    print(f'Gradient norm: {torch.norm(torch.cat([p.grad.view(-1) for p in model.parameters() if p.grad is not None])).item()}')

最佳实践

1. 使用torch.distributed.barrier()确保同步点正确
2. 定期打印学习率和loss值
3. 在训练开始前检查所有进程的初始化状态