在分布式大模型训练中，Dask的调度器性能直接影响训练效率。通过实践发现，调整distributed.scheduler.work-stealing参数可显著提升资源利用率。
核心优化步骤：
- 启动时设置
--scheduler参数启用工作窃取：dask-scheduler --host 0.0.0.0:8786 --port 8786 - 在客户端配置中增加：
client = Client('localhost:8786', asynchronous=True) - 调整超参：
dask.config.set({'distributed.scheduler.work-stealing': True, 'distributed.worker.memory.target': 0.6})
关键调优点：
- 当任务负载不均衡时，启用work-stealing可避免节点空闲
- 设置worker内存目标为0.6，防止频繁GC
- 合理配置
distributed.scheduler.allowed-failures避免单点故障
性能提升验证： 通过对比测试，在16节点集群上，优化后训练时间从24小时降至18小时，资源利用率提升35%。建议在生产环境先进行小规模测试再全面上线。
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