分布式训练中模型参数同步优化

分布式训练中模型参数同步优化踩坑记录

最近在参与一个大模型分布式训练项目时，遇到了参数同步效率低下的问题。分享一下踩坑过程和优化方案。

问题背景

使用PyTorch Lightning + Horovod进行分布式训练，在16卡机器上训练LLaMA模型时，发现训练速度远低于预期。通过profiling发现瓶颈主要在参数同步阶段。

初步排查

首先检查了数据并行配置：

# 问题代码示例
model = MyModel()
trainer = Trainer(
    strategy='horovod',
    accelerator='cuda',
    devices=16,
    num_nodes=1,
    precision=16
)

踩坑过程

默认同步策略效率低：使用Horovod默认的allreduce同步，在大模型场景下，梯度通信时间占比超过70%
参数分组问题：所有参数一起同步导致内存带宽浪费
优化器状态同步不充分：Adam优化器的状态未做有效分层处理

优化方案

# 优化后代码
from torch.nn.utils import clip_grad_norm_

class OptimizerOptimizer:
    def __init__(self):
        # 分层参数分组
        param_groups = [
            {'params': model.layer1.parameters(), 'lr': 1e-4},
            {'params': model.layer2.parameters(), 'lr': 5e-5}
        ]
        self.optimizer = torch.optim.AdamW(param_groups)
        
    def step(self):
        # 梯度裁剪
        clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
        # 优化器更新
        self.optimizer.step()
        self.optimizer.zero_grad()

关键优化点

使用分层学习率策略
启用梯度裁剪防止爆炸
调整同步频率，减少通信开销

实验结果

优化后训练效率提升约35%，单卡训练时间从120s降至80s。

建议大家在分布式训练时多关注同步策略的优化，这往往是性能瓶颈所在。