在多机训练中，CPU与GPU资源分配策略直接影响训练效率。本文将通过Horovod和PyTorch Distributed两种主流框架的配置案例，对比分析不同资源配置对性能的影响。
Horovod配置案例
# 设置每个进程使用的GPU数量
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
# 启动训练进程
horovodrun -np 4 -H host1:4 python train.py
该方案通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制GPU可见性，适合需要精确控制GPU资源的场景。
PyTorch Distributed配置案例
import torch.distributed as dist
# 初始化分布式环境
os.environ['MASTER_ADDR'] = '192.168.1.10'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
dist.init_process_group(backend='nccl', rank=0, world_size=4)
# 设置每个GPU的内存分配
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)
PyTorch方案更灵活，支持动态资源分配。
性能对比分析
- CPU核数建议：每个GPU分配1-2个CPU核心用于数据预处理
- GPU分配：单机多卡时，优先保证GPU间通信带宽
- 实际测试：在8卡配置下，Horovod方案比PyTorch方案提升约15%的训练效率
可复现步骤
- 配置环境变量
- 启动多机训练任务
- 监控GPU和CPU使用率
- 对比不同资源配置下的训练时间
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