超参调优：学习率调度策略对分布式训练速度的影响

在分布式大模型训练中，学习率调度策略对训练速度的影响往往被低估。本文分享几个实用的调优经验。

实验环境：8卡V100，PyTorch 2.0，ResNet50模型

基础设置：初始学习率0.1，batch size=256，总epoch=90

调优步骤：

1. 固定warmup阶段（前5个epoch）为线性增长至0.1
2. 采用cosine衰减策略：torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=85)
3. 验证不同调度策略的收敛速度

关键发现：

• 线性衰减vs余弦衰减，余弦策略在第20个epoch时训练速度提升约12%
• 建议使用torch.optim.lr_scheduler.LinearLR进行warmup后，再切换到CosineAnnealingLR

可复现代码片段：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
# warmup 5 epochs
warmup_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LinearLR(optimizer, start_factor=0.2, total_iters=5)
# cosine decay
cosine_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=85)
for epoch in range(90):
    train_one_epoch()
    if epoch < 5:
        warmup_scheduler.step()
    else:
        cosine_scheduler.step()

实际生产中，建议根据收敛曲线微调warmup长度和衰减策略选择。