PyTorch DDP训练环境配置最佳实践

PyTorch DDP训练环境配置最佳实践

在多机多卡分布式训练中，PyTorch Distributed (DDP) 是主流的训练框架。本文将分享一套完整的环境配置最佳实践。

环境准备

首先确保所有节点的CUDA驱动和PyTorch版本一致：

# 检查CUDA版本
nvcc --version

# 安装指定版本的PyTorch
pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

网络配置优化

推荐使用RDMA网络以降低延迟：

export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_IB_HCA=mlx5_0,mlx5_1

DDP启动脚本示例

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    # 初始化分布式环境
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
    
    # 设置GPU
    torch.cuda.set_device(rank)
    
    # 创建模型并移动到GPU
    model = MyModel().to(rank)
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    return ddp_model

# 启动训练
if __name__ == "__main__":
    world_size = torch.cuda.device_count()
    mp.spawn(train_worker, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

性能调优建议

1. 使用torch.compile()提升计算效率
2. 合理设置gradient_checkpointing减少显存占用
3. 调整num_workers参数优化数据加载

通过以上配置，可显著提升多机多卡训练性能，推荐在生产环境中使用。