大模型训练时出现死锁问题的排查思路

大模型训练时出现死锁问题的排查思路

在大模型微调过程中，死锁是常见的生产环境问题。本文将结合实际案例，分享排查思路和解决方案。

常见死锁场景

1. 分布式训练中的通信死锁：多GPU间梯度同步阻塞
2. 数据加载死锁：DataLoader中epoch间断开
3. 内存分配死锁：显存不足导致的资源竞争

排查步骤

1. 启用详细日志

import torch.distributed as dist
import logging

dist.init_process_group(backend='nccl')
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

2. 检查分布式训练状态

# 添加超时检测
os.environ['TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG'] = 'DETAIL'

# 检查进程状态
if dist.is_initialized():
    print(f'Rank {dist.get_rank()} is initialized')

3. 内存监控

import torch
print(f'GPU memory: {torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2:.2f} MB')

解决方案

• 设置合理超时时间：dist.init_process_group(timeout=timeout)
• 优化数据加载：使用num_workers=0或调整pin_memory
• 增加内存缓冲：合理设置batch size和gradient accumulation steps

通过系统性排查，通常能快速定位死锁根源并解决。