跨平台训练环境配置标准

环境准备与依赖安装

在开始分布式训练前，需要确保所有节点具备一致的运行环境。推荐使用conda或Docker容器化部署，以保证环境一致性。

# 安装基础依赖
conda create -n dist_train python=3.8
conda activate dist_train
pip install torch torchvision torchaudio
pip install horovod

PyTorch Distributed配置示例

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

def setup(rank, world_size):
    # 初始化分布式环境
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    torch.cuda.set_device(rank)

def train():
    # 设置设备数量
    world_size = 4  # 示例为4个GPU
    mp.spawn(run, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

def run(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)
    # 模型和数据加载...
    model = torch.nn.Linear(10, 1).cuda()
    model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])

Horovod配置示例

import horovod.torch as hvd
import torch

# 初始化Horovod
hvd.init()

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

# 构建模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)
model = model.cuda()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01 * hvd.size())

# 广播参数
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)
hvd.broadcast_optimizer_state(optimizer, root_rank=0)

# 包装优化器
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,
                                   named_parameters=model.named_parameters())

跨平台配置要点

1. 确保所有节点间网络连通性
2. 同步CUDA版本和驱动程序
3. 使用相同的操作系统版本
4. 配置SSH免密登录
5. 通过环境变量设置NCCL参数： export NCCL_BLOCKING_WAIT=1