多GPU内存使用率优化

在多GPU训练中，内存使用率优化是提升训练效率的关键环节。本文将对比Horovod和PyTorch Distributed两种框架的内存优化策略。

Horovod内存优化配置

import horovod.tensorflow as hvd
import tensorflow as tf

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 设置GPU内存增长
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

# 启用内存优化
os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH'] = 'true'

PyTorch Distributed优化

import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp

# 初始化分布式环境
os.environ['NCCL_BLOCKING_WAIT'] = '1'
os.environ['NCCL_SOCKET_IFNAME'] = 'eth0'

# 设置内存分配策略
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)

关键优化点对比

1. 内存分配：Horovod通过allow_growth动态分配，PyTorch使用set_per_process_memory_fraction
2. GPU隔离：两者都需明确指定本地GPU设备
3. 通信优化：PyTorch推荐设置NCCL环境变量提升效率

实际测试建议

运行前先清理缓存：torch.cuda.empty_cache()，并监控每个GPU的内存使用率。