PyTorch DDP训练过程调优经验
最近在使用PyTorch DDP进行多机多卡训练时踩了不少坑，分享一些实用的调优经验。
基础配置问题
首先，确保正确初始化分布式环境：
import torch.distributed as dist
import os
dist.init_process_group(backend='nccl')
核心调优点
1. 梯度同步优化 使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel时，建议设置find_unused_parameters=True来避免某些参数未被使用的报错。
2. 批处理大小调整 在多卡环境下，每个GPU的batch size应该相应减少。例如：
# 原始batch_size=64, 4卡训练时
batch_size = 64 // 4 # 每卡16
3. 网络通信优化 配置环境变量提升通信效率：
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_NET_GDR_LEVEL=3
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
实际案例
在8卡训练中，通过以上调优，训练速度提升了约35%。建议先用小数据集验证配置再进行全量训练。
常见错误排查
- 确保所有节点的GPU驱动版本一致
- 检查网络连接是否稳定
- 避免在不同节点使用不同的PyTorch版本
讨论