Horovod训练环境变量配置技巧

在分布式训练中，Horovod的环境变量配置对性能优化至关重要。本文将分享几个关键配置技巧。

首先，HOROVOD_CACHE_CAPACITY用于控制缓存大小，建议设置为1024或更高值以减少内存分配开销。

export HOROVOD_CACHE_CAPACITY=2048

其次，HOROVOD_FUSION_THRESHOLD控制梯度融合的阈值，合理设置可提升通信效率。

export HOROVOD_FUSION_THRESHOLD=67108864  # 64MB

HOROVOD_MPI_THREADS控制MPI线程数，通常设置为CPU核心数以充分利用硬件资源。

export HOROVOD_MPI_THREADS=8

此外，NCCL_IB_DISABLE=0启用NCCL的InfiniBand支持，对于RDMA网络环境至关重要。

最后，在启动训练脚本时，建议使用以下命令组合：

mpirun -np 8 \
  --map-by ppr:4:node \
  --mca btl_vader_single_copy_mechanism none \
  python train.py

通过合理配置这些环境变量，可以显著提升Horovod分布式训练的性能表现。