使用FSDP优化模型训练性能

在分布式大模型训练中，FSDP（Fully Sharded Data Parallelism）已成为优化性能的关键技术。本文将分享几个实际调优经验。

核心配置要点 首先，在初始化FSDP时需要明确参数设置：

from torch.distributed.fsdp import FSDP, ShardingStrategy
fsdp_model = FSDP(
    model,
    sharding_strategy=ShardingStrategy.FULL_SHARD,
    use_orig_params=True
)

关键调优参数

1. sharding_strategy：推荐使用FULL_SHARD而非SHARD_GRAD_OP
2. forward_prefetch：设置为True可提升前向传播性能
3. backward_prefetch：建议开启，减少通信等待时间
4. cpu_offload：当显存不足时，将优化器状态移至CPU

实际部署步骤

1. 确保torch版本>=2.0
2. 使用torchrun启动训练脚本：torchrun --nproc_per_node=8 train.py
3. 调整batch_size到合适值（如每卡64）
4. 监控梯度同步时间，通常应控制在10ms以内

性能监控 可通过以下方式检查FSDP效果：

from torch.distributed.fsdp.utils import get_full_state_dict
# 获取完整状态字典进行验证
full_dict = get_full_state_dict(fsdp_model)