在分布式训练中，数据并行效率优化是提升训练速度的关键。最近在使用Horovod进行多机训练时踩了不少坑，分享一下经验。
问题背景
最初配置了简单的Horovod训练脚本，但发现GPU利用率极低，训练速度远低于预期。经过排查，主要问题出在数据加载和通信优化上。
复现步骤
- 首先检查基础配置：
import horovod.torch as hvd
hvd.init()
model = YourModel()
model = model.to('cuda')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
- 数据加载优化：
# 错误做法
train_sampler = torch.utils.data.RandomSampler(train_dataset)
# 正确做法
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(
train_dataset,
num_replicas=hvd.size(),
rank=hvd.rank()
)
- 通信优化：
# 设置合适的缓存大小
os.environ['HOROVOD_FUSION_THRESHOLD'] = '104857600'
# 启用梯度压缩
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)
优化效果
通过以上调整，训练效率提升了约30%，GPU利用率也达到了预期水平。
注意事项
- 确保数据集大小能被GPU数量整除
- 合理设置batch size以平衡内存和速度
- 监控网络带宽使用情况
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