大模型部署中GPU资源分配不均问题排查

在大模型部署过程中，GPU资源分配不均是一个常见但容易被忽视的问题。本文将通过具体案例分析GPU资源分配不均的原因，并提供可复现的排查方法。

现象描述

在部署大型语言模型时，我们发现部分GPU使用率远高于其他GPU，导致整体训练效率下降。例如，在使用8卡A100的集群中，某几块GPU负载达到95%以上，而其余GPU仅使用20%左右。

原因分析

1. 数据并行策略问题

# 错误示例 - 数据并行未正确配置
from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
trainer = Trainer(
    model=model,
    # 未设置正确的并行参数
)

2. 梯度同步延迟

使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel时，若节点间通信不畅会导致梯度同步阻塞。

排查步骤

使用nvidia-smi监控GPU状态
检查数据并行配置是否正确
验证网络通信是否正常

解决方案

优化数据批次大小分配
调整分布式训练参数
使用混合精度训练减少内存占用

通过以上方法，我们成功将GPU资源利用率从65%提升至90%，显著改善了部署效率。