GPU集群训练性能基准测试

GPU集群训练性能基准测试

在多机多卡训练环境中，选择合适的分布式训练框架对性能至关重要。本文将对比Horovod和PyTorch Distributed两种主流框架的配置与性能表现。

测试环境

• 2台服务器，每台4张V100 GPU
• Ubuntu 20.04，CUDA 11.2
• PyTorch 1.10

Horovod配置示例

import horovod.torch as hvd
hvd.init()

# 设置GPU设备
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

# 创建优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01 * hvd.size())

# 将优化器包裹
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,
                                   named_parameters=model.named_parameters())

PyTorch Distributed配置示例

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

dist.init_process_group(backend='nccl')
model = model.to(device)
model = DDP(model, device_ids=[rank])

性能测试步骤

1. 使用相同模型（ResNet50）和数据集（ImageNet）
2. 分别使用上述两种框架训练10个epoch
3. 记录每秒样本数（samples/sec）
4. 对比收敛速度和内存使用率

结果分析

Horovod在小批量训练场景下表现更优，而PyTorch Distributed在大规模并行时优势明显。建议根据具体训练规模选择合适框架。

关键配置参数：

• batch_size: 64
• learning_rate: 0.01
• epochs: 10