在大规模分布式模型训练中，模型保存与恢复机制的效率直接影响训练节奏。本文对比分析几种主流方案的性能表现。
方案一：Checkpointing + Shared Storage 使用PyTorch的torch.save()配合共享存储（如NFS）进行模型保存。通过以下代码实现：
# 保存阶段
if rank == 0:
torch.save(model.state_dict(), '/shared/checkpoint.pt')
# 恢复阶段
if rank == 0:
checkpoint = torch.load('/shared/checkpoint.pt')
model.load_state_dict(checkpoint)
方案二：Distributed Checkpointing 利用torch.distributed.checkpoint模块，将模型状态分片存储。代码示例：
from torch.distributed.checkpoint import save_checkpoint, load_checkpoint
# 保存
save_checkpoint(ckpt_dir, state_dict=model.state_dict(), storage_writer=writer)
# 恢复
load_checkpoint(ckpt_dir, state_dict=model.state_dict(), storage_reader=reader)
性能对比测试 在128GPU集群上，使用ResNet-50训练进行测试。方案一耗时约360秒，方案二仅需180秒。主要原因是分布式方案避免了大量数据的网络传输。
优化建议：
- 优先采用Distributed Checkpointing方案
- 合理设置检查点间隔（每5epoch一次）
- 预热阶段避免频繁保存
此优化策略在实际项目中可提升训练效率约40%。
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