PyTorch分布式训练错误处理技巧

在PyTorch分布式训练中，错误处理是性能优化的关键环节。本文将分享几个常见但容易被忽视的错误场景及其解决方案。

问题一：GPU内存泄漏导致的训练中断 这是最典型的分布式训练陷阱。当某个进程中的张量未正确释放时，会导致其他进程无法正常分配内存。解决方法是在每个epoch结束后显式调用torch.cuda.empty_cache()并确保所有tensor都被正确清理。

import torch
import torch.distributed as dist

def cleanup_memory():
    if torch.cuda.is_available():
        torch.cuda.empty_cache()
        torch.cuda.synchronize()

class MyModel(nn.Module):
    def forward(self, x):
        # 模型逻辑
        return output

# 训练循环中加入清理逻辑
for epoch in range(epochs):
    train_loader = get_dataloader()
    for batch in train_loader:
        # 训练逻辑
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
        
    cleanup_memory()  # 每个epoch后清理内存

问题二：梯度同步异常 使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel时，如果不同GPU上的张量维度不一致，会引发RuntimeError。需要在模型前向传播前检查输入数据的batch size一致性，并确保所有节点的数据处理逻辑完全一致。

问题三：通信死锁 当某个进程执行了dist.all_reduce()但其他进程未同步时就会出现死锁。建议使用torch.distributed.barrier()进行同步，或者设置超时机制：

# 设置通信超时
os.environ['NCCL_BLOCKING_WAIT'] = '1'
os.environ['NCCL_TIMEOUT'] = '120000'

这些错误在本地测试中往往难以复现，建议在多机环境下进行充分验证。