在分布式训练中，模型同步策略是影响训练效率和收敛速度的关键因素。本文将分析几种主流的同步策略，并提供实际部署建议。
同步策略对比
1. 数据并行（Data Parallelism）
这是最常用的策略，每个GPU持有完整模型副本，通过AllReduce操作同步梯度。
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layer = nn.Linear(100, 10)
def forward(self, x):
return self.layer(x)
# 初始化分布式环境
dist.init_process_group(backend='nccl')
model = Model().cuda()
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[0])
2. 参数服务器（Parameter Server）
适用于大规模模型，通过独立参数服务器管理模型参数。
# 使用PyTorch Parameter Server模式
import torch.distributed.rpc as rpc
rpc.init_rpc("worker1", rank=0, world_size=2)
# 模型参数同步逻辑
最佳实践建议
- 对于小到中等规模模型，推荐使用DataParallel + AllReduce
- 大模型可考虑使用ZeRO（ZeRO-1/2/3）策略
- 部署时需根据网络带宽调整同步频率
性能调优
通过torch.profiler分析同步耗时，并优化通信模式。
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