深度学习训练中的模型并行通信开销控制

在大规模分布式训练中，模型并行通信开销往往是性能瓶颈。本文分享几个实用的调优经验。

1. 梯度压缩策略 使用梯度压缩可显著降低通信量：

from torch.distributed import broadcast
# 量化梯度到8位
grads = [param.grad.data.half() for param in model.parameters()]
# 压缩后广播
broadcast(grads, src=0)

2. 通信重叠优化 通过异步通信减少等待时间：

# 使用torch.distributed.pipeline
from torch.distributed import pipeline
# 将前向传播与梯度通信重叠
with pipeline.PipelineStage(model, device_ids=[0,1]) as stage:
    output = stage(input)
    loss.backward()

3. 批量处理优化 增大批次大小减少通信频率：

# 通过增加batch_size减少通信次数
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=512)
# 调整梯度累积步数
accumulation_steps = 4

实际建议：在生产环境中，建议先用小规模集群验证压缩策略效果，再逐步扩大应用范围。