GPU集群环境配置与调优策略

GPU集群环境配置与调优策略

在多机多卡训练环境中，正确的GPU集群配置是性能优化的基础。本文将从网络、驱动、框架配置三个维度，提供可复现的调优策略。

网络配置优化

使用InfiniBand或高速以太网时，建议配置以下参数：

# 设置RDMA相关环境变量
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_IB_HCA=mlx5_0,mlx5_1
export NCCL_IB_GID_INDEX=3
export NCCL_IB_TIMEOUT=23

驱动与CUDA配置

确保所有节点使用相同版本的NVIDIA驱动和CUDA：

# 检查驱动版本
nvidia-smi
# 设置CUDA环境变量
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH

PyTorch Distributed配置示例

import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    torch.cuda.set_device(rank)

# 启动多进程训练
if __name__ == "__main__":
    world_size = 8  # 8个GPU
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

Horovod配置优化

# 启动训练脚本
horovodrun -np 8 -H node0:4,node1:4 python train.py

# 在训练脚本中
import horovod.torch as hvd
hvd.init()

通过以上配置，可显著提升分布式训练效率。