分布式训练中CPU-GPU内存带宽调优

在分布式大模型训练中，CPU-GPU内存带宽瓶颈往往是性能调优的关键点。本文分享几个实用的调优技巧。

1. 内存带宽监控 使用NVIDIA SMI工具监控带宽使用率：

nvidia-smi -q -d MEMORY --loop=1

当GPU内存带宽利用率超过80%时，需考虑优化数据传输策略。

2. 数据加载优化 配置DataLoader参数：

from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=128,
    num_workers=8,  # 根据CPU核心数调整
    pin_memory=True,
    prefetch_factor=2  # 预取数据
)

3. 内存分配调优 通过设置环境变量控制内存分配：

export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128

4. 梯度同步优化 使用梯度分块技术减少带宽压力：

# 示例：梯度分块
for param in model.parameters():
    if param.grad is not None:
        # 分块处理梯度
        grad_chunks = torch.chunk(param.grad, 4)
        for chunk in grad_chunks:
            dist.all_reduce(chunk, op=dist.ReduceOp.SUM)

5. 实际调优步骤

1. 确定瓶颈：使用torch.profiler分析数据传输时间
2. 调整num_workers和prefetch_factor
3. 优化batch_size以平衡吞吐量和内存
4. 监控GPU内存带宽使用率

通过以上方法，可将内存带宽利用率控制在70%-80%范围内，显著提升训练效率。