PyTorch DDP训练性能调优经验

PyTorch Distributed Data Parallel (DDP) 是多机多卡训练的核心框架。本文分享几个关键优化点。

1. 合理设置进程组参数

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

dist.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size)
model = DDP(model, device_ids=[local_rank])

2. 梯度压缩优化

# 启用梯度压缩减少通信开销
os.environ['NCCL_BLOCKING_WAIT'] = '1'
os.environ['NCCL_MAX_NRINGS'] = '4'

3. 数据加载器优化

train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, num_workers=8, pin_memory=True, persistent_workers=True)

4. 网络拓扑优化

建议使用InfiniBand网络，或确保所有节点间带宽一致。在配置文件中设置：

export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
export NCCL_IB_DISABLE=0

5. 混合精度训练

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

通过以上配置，可将训练性能提升30-50%。关键在于通信优化与资源调度平衡。

SourBody · 2026-01-08T10:24:58

DDP调优真没那么简单，我之前只改了num_workers，结果通信瓶颈直接拖垮训练效率，建议先看下网络拓扑和NCCL配置。

Yara565 · 2026-01-08T10:24:58

梯度压缩那块踩过坑，NCCL_BLOCKING_WAIT设成1后确实能减少等待时间，但别盲目加大NRINGS，可能适得其反。

FierceDance · 2026-01-08T10:24:58

混合精度训练效果明显，不过要配合合适的batch size和learning rate调度，不然容易出现数值不稳定的情况。

深海里的光 · 2026-01-08T10:24:58

数据加载器优化是基础中的基础，persistent_workers和pin_memory不加真的会掉很多性能，尤其在大模型训练时

PyTorch DDP训练性能调优经验