基于Horovod的分布式训练性能调优经验总结
最近在使用Horovod进行分布式训练时踩了不少坑，分享一些实用的调优经验。
问题背景
使用Horovod训练一个ResNet50模型时，发现训练速度远低于预期。经过排查发现是参数设置不合理导致的。
核心调优点
1. 通信优化
# 设置合适的通信库
export HOROVOD_NCCL_LIB=/usr/local/lib/libnccl.so
export HOROVOD_NCCL_SHM_DISABLE=0
2. 批处理大小调整 初始设置：batch_size=32 调优后：batch_size=128（根据GPU显存调整）
3. 梯度压缩 对于大模型训练，可以启用梯度压缩：
horovod.tensorflow.keras.callbacks.DistributedOptimizerCallback(
optimizer,
compression=Compression.fp16 # 使用FP16压缩
)
实际测试步骤
- 启动前检查GPU使用率
- 使用
nvidia-smi监控显存占用 - 执行训练并记录时间
- 对比不同参数组合的性能表现
坑点提醒
- 不要盲目增加batch_size，容易导致OOM
- 通信库版本不匹配会直接报错
- 梯度压缩虽然节省带宽，但可能影响精度
经验教训：调优是个迭代过程，需要在性能和精度间找到平衡。
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