分布式训练参数设置最佳实践
在多机多卡分布式训练中，合理的参数配置是性能优化的核心。本文将从Horovod和PyTorch Distributed两个主流框架出发，分享关键参数的最佳实践。
Horovod配置优化
首先，确保正确设置--num-proc参数来匹配GPU数量：
horovodrun -np 8 python train.py
同时调整缓存大小和通信策略：
import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
# 设置缓存大小
os.environ['HOROVOD_CACHE_BLOOM'] = '1'
# 调整通信算法
os.environ['HOROVOD_FUSION_THRESHOLD'] = '67108864'
PyTorch Distributed配置
使用torch.distributed.launch启动时，建议设置以下参数：
python -m torch.distributed.launch \
--nproc_per_node=8 \
--master_port=12355 \
train.py
在代码中配置：
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
dist.init_process_group(backend='nccl')
model = DDP(model, device_ids=[local_rank])
# 设置梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
关键参数调优建议
- 批量大小：根据显存调整，通常设置为每卡2-32
- 学习率：按线性缩放规则进行调整
- 通信后端：优先选择NCCL（GPU环境）
- 梯度同步策略：使用Allreduce而非Allgather提升效率
通过以上配置，可将训练性能提升15-30%。
讨论