在多机训练中，数据传输效率是影响整体性能的关键瓶颈。本文基于实际项目经验，分享几个关键优化点。
1. 网络带宽利用率监控 使用nvidia-smi和iftop工具监控训练过程中的网络带宽使用情况。通常情况下，如果带宽利用率低于70%，说明存在资源浪费。
2. 数据加载并行度调优
# 示例代码：调整DataLoader参数
from torch.utils.data import DataLoader
dataloader = DataLoader(
dataset,
batch_size=128,
num_workers=8, # 增加worker数量
pin_memory=True,
prefetch_factor=2 # 预取数据
)
3. 梯度同步优化 使用torch.distributed.all_reduce()时，建议启用async_op=True进行异步操作，并合理设置通信后端为nccl。
4. 实际测试方法
- 在训练前先运行5个epoch的预热
- 使用
torch.profiler记录通信时间占比 - 多次测试取平均值，排除异常值
通过以上手段，通常可将数据传输延迟降低30%-50%。建议在实际部署前进行充分的性能基准测试。
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