分布式训练中GPU内存优化策略详解

在分布式多机多卡训练场景下，GPU内存优化是提升训练效率的关键因素。本文将从实际配置和代码层面，分享几种有效的优化策略。

1. 梯度压缩与AllReduce优化

使用Horovod时，可以通过梯度压缩来减少通信开销：

import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
# 启用梯度压缩
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer, compression=hvd.Compression.fp16)

2. 梯度累积与批量大小调整

在PyTorch分布式训练中，合理设置batch size和gradient accumulation steps：

# 设置较小的batch size并配合梯度累积
accumulation_steps = 4
for i, data in enumerate(dataloader):
    outputs = model(data)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss = loss / accumulation_steps
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

3. 内存分配策略优化

配置PyTorch的内存分配策略：

import torch.distributed as dist
# 设置NCCL后端
os.environ['NCCL_BLOCKING_WAIT'] = '1'
os.environ['NCCL_SOCKET_IFNAME'] = 'eth0'
# 启用内存预分配
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)

4. 检查点与内存回收

定期清理缓存并释放内存：

import gc
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练代码...
    if epoch % 10 == 0:
        torch.cuda.empty_cache()
        gc.collect()

通过以上策略，可以有效降低分布式训练中的GPU内存占用，提升整体训练效率。