在PyTorch分布式训练中，启动阶段的优化对整体性能至关重要。本文将介绍如何通过合理的配置和优化策略来提升分布式训练的启动效率。
1. 启动脚本优化
使用torchrun替代传统的python -m torch.distributed.launch，它能更好地处理进程管理和资源分配：
# 推荐写法
python -m torch.distributed.run \
--nproc_per_node=8 \
--nnodes=2 \
--node_rank=0 \
--master_addr="192.168.1.100" \
--master_port=12345 \
train.py --batch_size=64
2. 环境变量设置
通过设置环境变量来优化通信性能：
export NCCL_BLOCKING_WAIT=1
export NCCL_NET_GDR_LEVEL=0
export TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL
3. 启动参数调优
合理配置启动参数能显著减少等待时间：
--nproc_per_node：根据GPU数量设置--master_addr：确保所有节点可访问--timeout：设置合理的超时时间避免长时间阻塞
4. 检查清单
启动前确认：
- 所有节点网络连通性
- 环境变量配置正确
- 数据路径在所有节点可访问
- 防火墙端口开放
通过以上优化，可将分布式训练的启动时间从数分钟缩短至数十秒，显著提升开发效率。
讨论