深度学习训练中分布式训练节点故障恢复方案

在大规模分布式训练中，节点故障恢复是保障训练连续性的关键环节。本文分享一套可复现的故障恢复方案。

故障检测机制 使用PyTorch的torch.distributed模块监控节点状态，通过定期发送心跳包检测节点存活：

import torch.distributed as dist
import time

def heartbeat_monitor():
    while True:
        try:
            dist.all_reduce(torch.tensor(1), op=dist.ReduceOp.SUM)
        except Exception as e:
            print(f"节点故障检测异常: {e}")
            # 启动恢复流程
        time.sleep(30)  # 每30秒检查一次

Checkpoint存储策略 采用分布式文件系统存储训练状态，关键参数包括：

• 模型权重（每5个epoch保存一次）
• 优化器状态
• 训练进度计数器

import torch

def save_checkpoint(model, optimizer, epoch, path):
    checkpoint = {
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'epoch': epoch
    }
    torch.save(checkpoint, f"{path}/checkpoint_epoch_{epoch}.pt")

恢复流程 当检测到节点故障时，按以下步骤恢复：

1. 从最近的Checkpoint加载模型状态
2. 重启故障节点并重新加入集群
3. 同步分布式状态，继续训练

建议配置torch.distributed的timeout参数为60秒，避免长时间等待。

性能优化建议

• 将Checkpoint存储在SSD或分布式存储系统中
• 使用异步Checkpoint保存减少阻塞
• 配置合理的检查点频率，平衡恢复时间和存储开销