分布式训练环境搭建经验分享
最近在搭建分布式训练环境时踩了不少坑，特此记录一下，希望能帮助到有同样需求的同学。
环境准备
首先需要准备至少两台服务器，建议配置一致的GPU（如NVIDIA A100 80GB），并确保网络互通。我使用的是Ubuntu 20.04系统。
安装必要软件
# 安装CUDA和cuDNN
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
# 安装PyTorch
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
网络配置
使用nc命令测试端口连通性：
# 在主节点上监听端口
nc -l 12345
# 在从节点上测试连接
nc -zv 主节点IP 12345
PyTorch分布式训练代码示例
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
def setup(rank, world_size):
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
# 在主函数中调用
if __name__ == "__main__":
world_size = 2
mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)
常见问题
- 版本不兼容：确保所有节点的PyTorch、CUDA版本一致
- 网络延迟：使用
nccl而非gloo提升通信效率 - 内存不足：适当调整batch size和gradient accumulation
希望这些经验能帮到大家，欢迎在评论区交流！
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