PyTorch分布式训练启动脚本调优
在多机多卡训练场景下，PyTorch分布式训练的启动脚本配置直接影响训练效率。本文将通过对比不同配置方案，提供实用的调优指南。
基础启动配置
首先，使用torchrun命令启动分布式训练：
python -m torch.distributed.run \
--nproc_per_node=8 \
--nnodes=2 \
--node_rank=0 \
--master_addr="192.168.1.100" \
--master_port=12345 \
main.py --epochs=100
性能优化关键参数
1. 进程数量调优：
--nproc_per_node设置为GPU数量（如8卡设为8）- 避免过度分配进程，导致资源竞争
2. 网络配置优化：
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_NET_GDR_LEVEL=3
3. 内存管理：
import torch.distributed as dist
# 设置显存分配策略
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.9)
# 初始化时指定通信后端
dist.init_process_group(backend='nccl')
与Horovod对比
相比Horovod，PyTorch的启动脚本更灵活，支持更多自定义参数。但需要手动配置更多底层细节。建议在生产环境中优先使用torchrun + NCCL优化方案。
通过以上调优，可将训练效率提升15-30%。
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