多卡训练中的梯度同步问题排查

最近在部署多卡训练任务时遇到了一个棘手的梯度同步问题，特来记录一下踩坑过程。

问题现象

使用PyTorch DDP进行4卡训练时，模型loss值异常波动，甚至出现nan值。通过日志观察发现，不同GPU上的梯度差异巨大，明显存在梯度不同步问题。

排查过程

首先检查了基本配置：

# 初始化分布式环境
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'

# 创建进程组
dist.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size)

然后确认了模型和数据加载器的配置：

# 模型必须在GPU上创建
model = model.to(rank)
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
    model,
    device_ids=[rank],
    output_device=rank
)

关键问题定位

最终发现问题出在数据并行的batch size设置上。由于不同GPU上的数据分布不均，导致梯度累积方向偏差。通过以下代码解决了问题：

# 设置每个GPU的batch size
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,  # 每个GPU的batch size
    shuffle=True,
    num_workers=4,
    pin_memory=True
)

# 确保每个epoch的数据量一致
for epoch in range(epochs):
    train_loader.sampler.set_epoch(epoch)  # 关键！

解决方案总结

确保使用set_epoch()方法设置采样器
检查模型初始化位置（必须在GPU上）
验证每个GPU的batch size配置一致性
适当增加num_workers以减少数据加载瓶颈

这个问题在多卡训练中非常常见，希望各位同行能避免踩坑。

时光倒流 · 2026-01-08T10:24:58

这问题太真实了，DDP训练中batch size不一致确实容易导致梯度错乱，建议加上gradient clipping防止nan。

Oliver248 · 2026-01-08T10:24:58

set_epoch这个细节太关键了，我之前就因为忘了它导致训练不稳定，多卡同步真的需要每个环节都小心。

WetRain · 2026-01-08T10:24:58

数据加载器的num_workers调优也很重要，我遇到过因为IO瓶颈导致不同GPU等待时间不一致，梯度同步就乱了。

Luna54 · 2026-01-08T10:24:58

建议加个梯度验证步骤，比如打印各GPU梯度范数，能提前发现同步异常，比等loss炸了再查省时不少。

多卡训练中的梯度同步问题排查