PyTorch分布式训练资源分配策略

在PyTorch分布式训练中，合理的资源分配是性能优化的关键。本文将通过实际案例探讨如何配置多机多卡训练的资源分配策略。

核心配置参数

使用torchrun启动分布式训练时，需要重点关注以下参数：

• --nproc_per_node：每个节点的GPU数量
• --nnodes：总节点数
• --node_rank：当前节点编号

实际案例

假设我们有2台机器，每台4卡GPU，配置如下：

# 节点0执行
torchrun --nproc_per_node=4 --nnodes=2 --node_rank=0 --master_addr=192.168.1.100 --master_port=12345 train.py

# 节点1执行
torchrun --nproc_per_node=4 --nnodes=2 --node_rank=1 --master_addr=192.168.1.100 --master_port=12345 train.py

性能优化建议

1. 批量大小分配：将总batch_size按GPU数量均匀分配，避免内存溢出
2. 数据加载器配置：设置num_workers=4并启用pin_memory=True
3. 梯度同步策略：使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行参数同步

配置示例

import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

# 在训练循环中
for data, target in dataloader:
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

通过合理的资源分配和配置，可以显著提升分布式训练效率。