大规模分布式训练中的动态batch size调整

大规模分布式训练中的动态batch size调整踩坑记录

最近在做大规模分布式训练时，尝试了动态batch size调整策略，结果却让人大跌眼镜。

背景

我们使用PyTorch Distributed Data Parallel进行16卡训练，原本固定batch size为512。在训练过程中发现，随着训练轮次增加，模型收敛速度明显下降，loss震荡严重。

尝试过程

按照网上教程，我写了如下动态调整代码：

for epoch in range(epochs):
    # 根据loss变化动态调整batch size
    current_batch_size = int(initial_batch_size * (1 + loss_change_rate))
    # 限制在合理范围
    current_batch_size = max(64, min(2048, current_batch_size))
    
    # 设置dataloader
    train_loader.batch_size = current_batch_size
    
    for batch in train_loader:
        # 训练代码...
        loss = model(batch)
        loss.backward()
        optimizer.step()

踩坑总结

1. 问题1：动态调整导致训练不稳定，loss剧烈震荡
2. 问题2：在batch size过大时（>1024），GPU内存溢出
3. 问题3：调整频率过快反而影响收敛速度

最终方案

放弃动态调整，改为固定batch size = 512 + 学习率预热策略。代码优化后，训练稳定，loss曲线平滑。

经验教训

• 动态调整需谨慎，建议先做小规模测试
• batch size变化幅度不要超过2倍
• 大规模训练中，稳定性比优化速度更重要。