在大模型训练过程中，多卡训练同步问题是一个常见但棘手的问题。本文将通过一个实际案例，分享排查和修复过程。
问题现象
使用PyTorch DDP进行多卡训练时，发现不同GPU上的梯度更新不一致，导致训练loss波动剧烈且收敛缓慢。在单卡训练下一切正常。
排查步骤
- 检查数据同步：确保每个GPU接收到相同的数据批次。使用以下代码验证数据加载是否一致：
for i, (data, target) in enumerate(dataloader):
if i == 0:
print(f"GPU {torch.cuda.current_device()} data shape: {data.shape}")
print(f"First sample: {data[0]}")
- 梯度检查：在前向传播后、反向传播前，打印各GPU的梯度值进行对比。
for name, param in model.named_parameters():
if param.grad is not None:
print(f"Grad norm for {name}: {param.grad.norm().item()}")
- 同步检查：使用
torch.distributed.barrier()确认所有进程同步。
解决方案
最终定位到问题源为模型参数初始化不一致，导致不同GPU上的权重初始值存在差异。通过统一随机种子和初始化方式解决：
import torch
import torch.distributed as dist
# 设置全局随机种子
torch.manual_seed(42)
np.random.seed(42)
random.seed(42)
# 确保分布式训练时的同步
if dist.is_initialized():
torch.distributed.barrier()
预防措施
- 每次训练前重置随机种子
- 使用相同的初始化方法
- 在关键节点添加
barrier()确保同步
通过以上方法，成功解决了多卡训练中的同步问题，提升了训练稳定性和收敛速度。
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