多GPU训练中训练时间优化技巧

在多GPU训练中，时间优化是提升效率的关键。以下分享几个实用技巧：

1. 批量大小调整：从单卡batch_size=32开始，逐步增加至64/128，观察收敛速度和显存使用率。可通过以下脚本监控：

import torch
for batch_size in [32, 64, 128]:
    # 设置batch_size
    train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    # 记录每个epoch时间

2. 梯度累积：当显存受限时，使用梯度累积替代大batch_size。设置gradient_accumulation_steps=4，保持有效batch_size为128。

3. 混合精度训练：启用AMP训练，减少内存占用并提升计算效率。

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
scaler.scale(loss).backward()

4. 数据加载优化：设置num_workers=8，pin_memory=True，并使用torch.utils.data.IterableDataset提高数据吞吐。

5. 分布式通信优化：在torch.distributed中设置nccl.benchmark=True，启用NCCL的自动调优功能。

通过以上组合拳，可将训练时间缩短30-50%。