多GPU训练中内存管理最佳实践

在多GPU训练场景下，内存管理直接影响训练效率和模型规模。本文将从实际工程角度出发，分享Horovod和PyTorch Distributed环境下的内存优化策略。

1. 内存分配与显存监控

首先需要监控GPU显存使用情况：

import torch
import os

def monitor_gpu_memory():
    if torch.cuda.is_available():
        for i in range(torch.cuda.device_count()):
            print(f"GPU {i}: {torch.cuda.memory_allocated(i)/1024**2:.1f} MB / "+
                  f"{torch.cuda.memory_reserved(i)/1024**2:.1f} MB")

# 在训练循环中定期调用
monitor_gpu_memory()

2. Horovod内存优化配置

import horovod.torch as hvd
import torch

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 设置GPU分配策略
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = str(hvd.local_rank())

# 配置内存增长
torch.cuda.manual_seed(1234)
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.8)  # 限制使用80%显存

3. PyTorch Distributed优化

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

# 初始化分布式环境
os.environ['RANK'] = '0'
os.environ['WORLD_SIZE'] = '4'
dist.init_process_group(backend='nccl')

# 模型和数据加载
model = MyModel().to(device)
model = DDP(model, device_ids=[local_rank])

# 启用梯度压缩（可选）
for param in model.parameters():
    if param.requires_grad:
        param.register_hook(lambda grad: dist.all_reduce(grad, op=dist.ReduceOp.SUM))

4. 关键实践建议

• 批量大小调整：根据GPU显存动态调整batch size
• 梯度累积：使用梯度累积避免内存溢出
• 数据预取：使用prefetch_generator提高数据加载效率
• 混合精度训练：开启AMP减少内存占用

这些优化策略已在多个大型模型训练中验证有效，建议根据具体硬件配置进行调优。