分布式训练负载均衡算法实践分享
在大规模分布式训练中，负载不均是性能瓶颈的主要原因之一。近期在优化一个1024卡集群的训练任务时，我们遇到了明显的负载倾斜问题。
问题现象
训练过程中发现部分GPU显存使用率接近100%，而其他GPU仅使用30-50%。通过nvidia-smi监控发现，GPU利用率不均，导致整体训练效率下降约30%。
调优方案
我们采用以下步骤进行负载均衡优化：
1. 优化数据并行策略
# 原始配置
parallel_config = {
'data_parallel_size': 8,
'model_parallel_size': 16,
'pipeline_parallel_size': 1
}
# 调优后配置
parallel_config = {
'data_parallel_size': 4,
'model_parallel_size': 32,
'pipeline_parallel_size': 1
}
2. 数据批处理优化 使用动态batch size和数据采样策略，确保每张卡接收的数据量基本一致。通过以下代码实现：
# 动态调整batch size
for epoch in range(epochs):
current_batch_size = int(initial_batch_size * (1 + 0.1 * epoch))
# 确保数据均匀分布到各GPU
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=current_batch_size, shuffle=True)
3. 梯度同步优化 启用梯度分片技术，将梯度分散到多个节点处理，避免单点瓶颈。
复现步骤
- 使用
torch.distributed初始化分布式环境 - 设置
torch.cuda.set_device()确保GPU分配均匀 - 执行训练并监控各GPU的显存使用率
- 根据监控结果调整数据并行度
通过上述优化，训练效率提升了25%，负载分布趋于均衡。建议在大规模训练前进行此类预调优测试。
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