分布式训练中节点间同步问题排查记录

分布式训练中节点间同步问题排查记录

在大模型分布式训练过程中，节点间同步问题是常见的生产环境故障点。本文记录一次典型的同步异常排查过程。

问题现象

使用PyTorch DistributedDataParallel进行多GPU训练时，出现以下异常：

RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cuda:1

排查步骤

1. 检查设备分配：确认每个节点的tensor是否正确分配到指定GPU

import torch
print(f"Current device: {torch.cuda.current_device()}")
# 确保所有tensor在相同device上

2. 验证分布式初始化：

class DistributedTrainer:
    def __init__(self):
        torch.distributed.init_process_group(
            backend='nccl',
            init_method='env://',
            world_size=int(os.environ['WORLD_SIZE']),
            rank=int(os.environ['RANK'])
        )

3. 检查数据加载：确保每个进程的数据loader正确分片

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(
    dataset,
    num_replicas=torch.distributed.get_world_size(),
    rank=torch.distributed.get_rank()
)

根本原因

通过日志发现，当训练epoch数较大时，部分节点的梯度更新未同步导致设备不一致。问题根源在于：

• 梯度同步机制失效
• 数据并行切片逻辑异常

解决方案

1. 增加torch.distributed.barrier()同步点
2. 优化数据加载器配置
3. 使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel的find_unused_parameters=True

该问题在生产环境部署中具有典型性，建议在训练脚本中增加异常检测和自动重启机制。