在分布式大模型训练中，worker节点的资源调度优化直接影响训练效率。本文将通过对比实验，分享我在实际项目中的调优经验。
问题背景 在使用PyTorch Distributed Data Parallel训练GPT模型时，发现worker节点间存在明显的性能瓶颈。经过分析，主要问题集中在CPU-GPU内存带宽和显存利用率不均衡。
优化方案对比
- 默认调度策略（baseline）
# 默认配置
os.environ['TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG'] = 'DETAIL'
- 优化后策略
# 调优参数
os.environ['TORCH_CUDNN_BENCHMARK'] = '1'
os.environ['TORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:128'
os.environ['OMP_NUM_THREADS'] = '4'
# 设置worker进程
torch.distributed.init_process_group(
backend='nccl',
rank=rank,
world_size=world_size
)
关键优化点：
- 将
max_split_size_mb调整为128MB，显著减少显存碎片 - 设置
OMP_NUM_THREADS=4避免CPU资源争抢 - 启用
TORCH_CUDNN_BENCHMARK=1进行自动调优
效果对比 通过100个epoch的训练测试，优化后训练时间从24小时缩短至18小时，效率提升约25%。在多节点环境中，该策略对显存利用率的提升尤为明显。
建议：根据硬件配置（GPU型号、内存大小）调整相关参数，避免盲目套用默认值。
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