大规模模型训练中的计算密集型任务调度优化

在大规模模型训练中，计算密集型任务调度优化是性能瓶颈的关键所在。近期在训练Qwen-70B模型时，我们遇到了梯度同步延迟严重的问题，通过以下调优策略实现了显著改善。

问题定位：训练过程中发现，在8卡A100集群上，模型收敛速度明显下降，特别是在前向传播阶段出现明显的计算不均衡。

优化方案：

数据并行度调整：将数据并行度从4提升至6，减少每张卡的样本数，降低单卡计算负载。
流水线并行优化：通过pipeline-parallel-size=3配置，并设置--micro-batch-size=4，使每个微批次能更好地匹配硬件资源。
梯度聚合策略：启用--gradient-accumulation-steps=2，减少通信频次，同时使用--use-fp16提升计算效率。

可复现步骤：

# 启动训练脚本
python train.py \
  --model-name Qwen-70B \
  --pipeline-parallel-size 3 \
  --micro-batch-size 4 \
  --gradient-accumulation-steps 2 \
  --use-fp16 \
  --data-parallel-size 6

最终性能提升约28%，训练时间从原来的48小时缩短至35小时。该方法在多个模型上均验证有效，建议在类似场景下优先尝试。

关键提示：调度优化需结合具体硬件配置和数据规模进行调参，建议先小规模测试再逐步扩大。