基于OpenMPI的高性能分布式训练环境搭建
在分布式大模型训练中，OpenMPI作为主流通信库，其环境搭建直接影响训练效率。以下为可复现的搭建步骤。
环境准备
首先确保集群节点已安装相同版本的GCC和CUDA。推荐使用Ubuntu 20.04系统，GCC 9.4.0，CUDA 11.8。安装OpenMPI前需先卸载系统自带版本：
sudo apt remove openmpi-bin libopenmpi-dev
OpenMPI编译安装
从官网下载源码包后编译安装：
wget https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.1/openmpi-4.1.5.tar.gz
tar -xzf openmpi-4.1.5.tar.gz
cd openmpi-4.1.5
./configure --prefix=/usr/local/openmpi --enable-mpirun-prefix-by-default
make all -j$(nproc)
sudo make install
网络配置优化
为提升通信性能，需修改/usr/local/openmpi/etc/openmpi-mca-params.conf：
# 启用高性能网络后端
btl = vader,self,tcp
# 设置TCP缓冲区大小
mca_btl_tcp_buffer_size = 131072
# 启用RDMA优化
btl_openib_allow_ib = 1
训练脚本示例
使用以下命令启动训练任务：
mpirun -np 8 \
--map-by ppr:4:node \
--mca btl_tcp_if_include eth0 \
python train.py --batch-size 64 --lr 0.001
建议在训练前先运行ompi_info检查配置是否生效，重点关注网络接口和内存分配参数。
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