GPU集群环境监控与故障排查
在多机多卡训练环境中，GPU集群的稳定运行是模型训练成功的关键。本文将分享一些实际踩坑经验，帮助大家更好地监控和排查分布式训练中的常见问题。
1. 监控指标收集
首先需要建立完善的监控体系，重点关注以下指标：
# 使用nvidia-smi监控GPU状态
watch -n 1 nvidia-smi
# 查看GPU内存使用情况
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total,utilization.gpu --format=csv
# 监控网络带宽使用
iftop -i eth0
2. 常见故障排查步骤
网络通信异常
当出现HorovodAllreduce超时错误时，可以按以下步骤排查：
# 检查网络配置
import os
os.environ['HOROVOD_FUSION_THRESHOLD'] = '0'
# 设置更严格的超时时间
os.environ['HOROVOD_TIMEOUT'] = '300'
内存泄漏问题
# 使用PyTorch内存监控
import torch
print(f'GPU内存使用: {torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2:.2f} MB')
# 定期清理缓存
torch.cuda.empty_cache()
3. 排查建议
- 检查所有节点的NVIDIA驱动版本一致性
- 确保网络交换机配置正确
- 验证各节点间网络延迟在合理范围内
通过这些监控手段和排查方法，可以有效避免大部分分布式训练中的环境问题。
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