GPU资源调度算法对比分析
在多机多卡分布式训练中，GPU资源调度效率直接影响整体训练性能。本文将对比分析几种主流调度算法在Horovod和PyTorch Distributed环境下的表现。
调度算法对比
1. 均匀分配算法 该算法将GPU资源均匀分配给各节点，适用于训练任务负载均衡的场景。
Horovod配置示例：
horovodrun -np 8 -H node1:4,node2:4 python train.py
PyTorch Distributed配置：
import torch.distributed as dist
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
dist.init_process_group(backend='nccl', rank=0, world_size=8)
2. 动态负载调度算法 根据GPU使用率动态调整资源分配，适合异构计算环境。
优化配置：
# 使用环境变量设置GPU绑定
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
horovodrun -np 4 --gloo python train.py
性能测试方法
通过监控以下指标评估调度效果：
- GPU利用率
- 内存占用率
- 通信延迟
- 训练收敛速度
建议在实际部署前进行小规模测试，验证调度策略的有效性。
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