多卡训练中混合精度训练优化

在多卡训练场景下，混合精度训练是提升训练效率的关键技术之一。本文将结合Horovod和PyTorch Distributed的实战经验，分享如何在分布式环境中有效实施混合精度训练。

核心配置方法

PyTorch Distributed + 混合精度

import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

# 初始化分布式环境
dist.init_process_group(backend='nccl')

model = nn.Linear(1000, 10).cuda()
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank])

# 梯度缩放器
scaler = GradScaler()

for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():  # 自动混合精度
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
    
    scaler.scale(loss).backward()  # 缩放梯度
    scaler.step(optimizer)       # 更新参数
    scaler.update()            # 更新缩放因子

Horovod + 混合精度

import horovod.torch as hvd
import torch.cuda.amp as amp

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 设置GPU
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

model = nn.Linear(1000, 10).cuda()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 混合精度训练
scaler = amp.GradScaler()

for epoch in range(epochs):
    for data, target in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        with amp.autocast():
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
        
        scaler.scale(loss).backward()
        scaler.unscale_(optimizer)
        hvd.allreduce_gradients(optimizer)  # 同步梯度
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()

性能优化建议

动态缩放因子：使用scaler.update()动态调整
梯度同步：确保所有GPU间梯度一致性
内存管理：合理分配GPU显存避免溢出

注意事项

混合精度需要在FP32和FP16之间进行权衡
建议先在单卡验证效果再部署到多卡环境
需要确保硬件支持混合精度计算（NVIDIA V100以上）

通过以上配置，可以有效提升多卡训练的吞吐量和训练效率。

Adam569 · 2026-01-08T10:24:58

多卡下混合精度确实能提速，但别忘了梯度缩放要跟上，不然容易溢出。我之前就因为没调好scaler导致训练中断，建议先用小batch试跑一遍。

SpicyHand · 2026-01-08T10:24:58

Horovod配合AMP时要注意同步问题，尤其是optimizer.step()后要确保所有进程都更新了参数。我在调试时卡了半天才发现是这个细节没处理好。

Frank575 · 2026-01-08T10:24:58

分布式环境里AMP效果很明显，尤其在V100以上显卡上，内存占用能降一半左右。不过记得把loss scaler的初始值设得保守点，避免nan。

RedHannah · 2026-01-08T10:24:58

别光看代码跑起来就以为没问题，实际训练中要监控loss和梯度范围。我见过有人直接用默认配置，结果精度崩得厉害，加个grad_norm检查会更稳

多卡训练中混合精度训练优化