PyTorch分布式训练启动参数设置

PyTorch分布式训练启动参数设置

在多机多卡训练环境中，正确的启动参数配置对性能优化至关重要。本文将通过实际案例展示如何合理设置PyTorch分布式训练的启动参数。

基础启动配置

使用torchrun命令启动分布式训练时，核心参数包括：

python -m torch.distributed.run \
  --nproc_per_node=8 \
  --nnodes=2 \
  --node_rank=0 \
  --master_addr="192.168.1.100" \
  --master_port=12345 \
  train.py

性能优化参数

为了提升训练效率，建议添加以下优化参数：

python -m torch.distributed.run \
  --nproc_per_node=8 \
  --nnodes=2 \
  --node_rank=0 \
  --master_addr="192.168.1.100" \
  --master_port=12345 \
  --rdzv_backend=c10d \
  --rdzv_endpoint="192.168.1.100:12346" \
  --world_size=16 \
  train.py

关键参数说明

• --nproc_per_node：每台机器的GPU数量
• --nnodes：参与训练的节点总数
• --node_rank：当前节点的编号
• --master_addr：主节点IP地址
• --master_port：主节点端口
• --rdzv_backend：重新分发后端，推荐使用c10d

实际应用建议

在生产环境中，建议通过环境变量或配置文件管理参数，避免命令行参数暴露敏感信息。同时，根据网络带宽调整通信策略以优化性能。