多机训练中资源分配不均问题解决
最近在做多机分布式训练时遇到了一个非常典型的资源分配不均问题，记录一下踩坑过程。
问题现象
使用PyTorch Lightning进行4机训练时，发现GPU利用率极不均匀：
- 主节点（node0）GPU利用率95%+，但显存占用率仅30%
- 其他节点GPU利用率普遍在20-40%之间
- 整体训练时间比预期慢了近3倍
排查过程
通过nvidia-smi监控发现，主节点显存分配严重不足，而其他节点资源闲置。初步怀疑是数据并行策略配置错误。
关键代码修改：
# 原始配置
strategy = "ddp"
distributed_backend = "nccl"
# 修正后配置
strategy = "ddp_find_unused_parameters_true"
plugins = [DDPPlugin(find_unused_parameters=True)]
核心解决方案
经过排查，问题根源在于数据分片策略不均。在训练初始化时添加以下参数：
# 优化后的完整配置
trainer = Trainer(
strategy="ddp",
accelerator="gpu",
devices=4,
num_nodes=4,
precision=16,
# 关键参数
process_group_backend="nccl",
sync_batch_norm=True,
replace_sampler_ddp=False,
)
复现步骤
- 准备4台服务器，每台配置相同GPU
- 启动训练脚本，观察
nvidia-smi输出 - 检查各节点显存分配情况
- 调整
find_unused_parameters=True参数 - 重新运行验证效果
实战建议
- 训练前必须先测试单机性能
- 多机环境建议使用统一的网络配置
- 避免在多节点环境中使用默认的数据并行策略
这个问题在分布式训练中很常见，大家在实际部署时一定要注意资源均衡分配。
讨论