分布式训练中的资源调度算法优化经验
最近在参与一个大规模语言模型训练项目时，遇到了严重的资源调度问题。最初使用的默认调度器在多节点训练中表现不佳，导致GPU利用率波动极大，训练效率低下。
问题复现
我们使用PyTorch Lightning框架进行分布式训练，在8卡GPU的集群上测试。通过nvidia-smi监控发现，某些GPU负载高达90%，而其他GPU却只有10%左右的利用率。
解决方案
经过调研和实验，我们采用了以下优化策略：
1. 使用自定义调度器
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
2. 调整批处理大小 通过实验发现，将batch size从32调整为64后，GPU利用率提升约30%。
3. 优化数据加载器参数
train_loader = DataLoader(
dataset,
batch_size=64,
num_workers=8,
pin_memory=True,
shuffle=True
)
实验结果
优化后，训练时间从原来的12小时缩短到8小时，GPU平均利用率提升至75%以上。建议在多卡训练中优先考虑动态资源分配策略。
建议
对于类似场景，建议先进行小规模测试，再逐步扩大规模。同时关注框架版本兼容性问题。
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