分布式训练中worker节点负载均衡策略
在大规模分布式模型训练中，worker节点的负载均衡一直是影响训练效率的关键因素。近期在优化一个128卡的分布式训练任务时，我们遇到了明显的节点负载不均问题，平均训练时间比预期慢了约25%。
问题分析
通过监控发现，部分worker节点的GPU利用率超过90%，而其他节点仅维持在60-70%。这主要是由于数据分布不均和计算任务分配不均导致的。
解决方案与实践
我们采用了以下策略进行优化：
1. 数据分片优化：使用torch.utils.data.distributed.DistributedSampler，确保每个worker节点获得相同数量的数据样本。关键代码如下：
sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(
dataset,
num_replicas=world_size,
rank=rank,
shuffle=True
)
2. 动态负载调度：通过设置torch.distributed.all_gather收集各节点的计算时间，然后调整每个worker的batch size。具体实现为：
# 收集各节点耗时
local_time = time.time() - start_time
all_times = [torch.tensor(0.0) for _ in range(world_size)]
torch.distributed.all_gather(all_times, torch.tensor(local_time))
3. 自适应batch size调整：根据节点负载情况，动态调整每个worker的batch size，使整体训练时间趋于一致。最终将平均训练时间降低了约15%。
该方案在实际应用中具有较强的可复现性，建议在大规模分布式训练场景中优先尝试。
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