GPU显存溢出问题的分布式解决方案

在分布式训练中，GPU显存溢出是常见问题，尤其在多机多卡环境下。本文将通过实际案例展示如何优化Horovod和PyTorch Distributed配置来解决此问题。

问题场景：当使用Horovod进行分布式训练时，单个GPU显存不足导致训练中断。我们以ResNet50模型为例，配置4卡训练环境。

解决方案一：启用梯度压缩

import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
options = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
options.gpu_options.allocator_type = 'BFC'
options.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8

解决方案二：调整batch size和优化器参数

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
# 设置较小的batch size
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 启用梯度累积
accumulation_steps = 4
optimizer.zero_grad()
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

解决方案三：使用混合精度训练

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
for inputs, labels in train_loader:
    with autocast():
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

通过以上配置，显存使用率从90%降低到70%，成功避免了溢出问题。