GPU集群训练环境搭建指南

GPU集群训练环境搭建指南

在分布式训练中，GPU集群的环境搭建是性能优化的第一步。本文将对比Horovod和PyTorch Distributed两种主流框架的配置方案。

环境准备

首先确保所有节点安装相同版本的CUDA、NCCL和Python环境。推荐使用Docker容器化部署以避免环境冲突。

Horovod配置示例

# 安装
pip install horovod

# 启动脚本
horovodrun -np 8 -H node1:4,node2:4 python train.py

# 训练代码示例
import horovod.tensorflow as hvd
import tensorflow as tf
hvd.init()
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())