分布式训练中资源利用率提升技巧
在开源大模型训练过程中，我们经常遇到GPU资源利用率不均衡的问题。本文分享几个实用的优化技巧。
1. 梯度累积与批量大小调整
合理设置batch size可以显著提升资源利用率。例如使用以下代码：
# 原始设置
batch_size = 64
accumulation_steps = 1
# 优化后
batch_size = 16
accumulation_steps = 4
2. 混合精度训练
使用混合精度训练可以减少显存占用并提高训练速度：
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
for data, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()
with autocast():
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
3. 动态负载均衡
通过监控各GPU的利用率，动态调整训练参数：
import torch.distributed as dist
# 获取当前GPU利用率
utilization = get_gpu_utilization()
if utilization > 0.9:
# 减小batch size
adjust_batch_size(-10%)
这些方法在实际项目中能将资源利用率提升30-50%，建议在训练初期就进行调优。
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