大规模模型训练中的资源监控方法

大规模模型训练中的资源监控方法

在分布式大模型训练中，有效的资源监控是性能调优的关键。以下是一套实用的监控方法和可复现的实践步骤。

1. GPU资源监控

# 实时监控GPU使用率
watch -n 1 nvidia-smi

# 获取详细GPU信息
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total,utilization.gpu,utilization.memory --format=csv

2. 网络带宽监控

# 监控节点间通信
watch -n 1 "ipcs | grep msg"

# 使用nvlink监控（适用于NVIDIA GPU）
nvlink-smi -q -d 1

3. 内存使用追踪

import psutil
import time

while True:
    memory = psutil.virtual_memory()
    print(f"内存使用率: {memory.percent}%")
    time.sleep(5)

4. 关键指标阈值设置

• GPU利用率 > 80% 时需调整batch size
• 内存使用率 > 90% 时应考虑梯度压缩
• 网络延迟 > 1ms 时需要检查拓扑结构

5. 自动化告警配置

建议使用Prometheus + Grafana组合进行实时监控和可视化。

通过以上方法，可以有效识别训练瓶颈并及时调整超参。