分布式训练中梯度同步策略的对比实验分析

在分布式大模型训练中，梯度同步策略直接影响训练效率与收敛速度。本文通过对比实验分析三种主流同步策略：全量同步、异步同步和分层同步。

实验环境

• 4卡V100 GPU集群
• BERT-base模型（12层）
• 批量大小：64
• 学习率：1e-4

全量同步策略

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
model = DDP(model, device_ids=[0])

异步同步策略

# 使用torch.distributed.optim.OptimizerWrapper
optimizer = torch.distributed.optim.OptimizerWrapper(
    optimizer,
    broadcast_parameters=True,
    bucket_size=1024*1024
)

分层同步策略

# 通过参数分组实现
param_groups = [
    {'params': model.encoder.parameters(), 'lr': 1e-4},
    {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3}
]

实验结果

• 全量同步：收敛速度最快但通信开销最大
• 异步同步：通信效率高但可能影响收敛稳定性
• 分层同步：平衡两者，适合大模型训练

建议：在超参调优时优先测试分层同步策略，结合具体模型架构调整参数分组比例。