分布式训练中节点资源分配策略优化实践
最近在做大规模分布式训练时，踩了不少坑，分享一下节点资源分配的优化经验。
问题背景
在使用PyTorch Distributed Training训练一个10B参数模型时，发现训练效率极低。经过排查，主要问题出在GPU资源分配不合理上。
优化前的配置
# 之前错误的资源配置
--world-size 8
--nproc-per-node 4
--nnodes 2
实际踩坑过程
首先，通过nvidia-smi监控发现GPU利用率只有30%左右。查阅资料后意识到，应该将batch size按节点数量均分，而不是简单地分配给每个GPU。
优化方案
# 正确的资源配置方法
import os
os.environ['RANK'] = str(rank)
os.environ['WORLD_SIZE'] = str(world_size)
# 计算每个节点的GPU数量
num_gpus_per_node = torch.cuda.device_count()
# 分配策略：每个节点分配相同数量GPU
# 例如8个GPU节点，每个节点4个GPU，总共32个GPU
batch_size = 64 # 总batch size
per_gpu_batch = batch_size // num_gpus_per_node // num_nodes
实验结果对比
- 优化前：训练时间10小时，GPU利用率35%
- 优化后：训练时间7小时，GPU利用率92%
关键要点
- 严格按照节点数量分配资源，避免资源浪费
- 批次大小要根据实际硬件能力动态调整
- 使用
torch.distributed的通信优化参数
这个优化让训练效率提升近40%，强烈建议在大规模训练中采用这种策略。
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