多节点训练中网络抖动问题处理经验

在多节点分布式训练中，网络抖动是影响训练效率的常见问题。本文分享几个实用的经验和调优方法。

现象分析 网络抖动通常表现为训练过程中loss波动增大、梯度传输延迟增加。通过监控工具观察到多个节点间通信时间不一致，峰值可达正常值的3-5倍。

解决方案对比

1. 梯度压缩优化：在PyTorch中使用梯度压缩减少带宽占用

# 降低梯度传输频率
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    loss = model(input)
    loss.backward()
    # 梯度压缩
    for param in model.parameters():
        if param.grad is not None:
            param.grad.data.div_(world_size)  # 压缩系数
    optimizer.step()

2. 参数服务器优化：使用参数服务器替代AllReduce进行通信

# 使用ParameterServer模式
from torch.distributed import ParameterServer
ps = ParameterServer(world_size)
ps.run()

3. 网络QoS配置：在Kubernetes中设置优先级类

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
preemptionPolicy: PreemptLowerPriority

建议先尝试梯度压缩方案，成本最低且效果显著。