多节点训练中负载均衡算法调优

在多节点分布式训练中，负载均衡是影响整体性能的关键因素。本文分享一个实用的负载均衡调优方案。

问题分析：当数据并行度设置不合理时，各节点计算负载差异显著，导致训练效率瓶颈。

调优步骤：

1. 首先通过torch.distributed.get_world_size()获取节点数
2. 使用以下代码进行动态负载分配：

import torch.distributed as dist

def dynamic_load_balance(batch_size, num_nodes):
    base_batch = batch_size // num_nodes
    remainder = batch_size % num_nodes
    batch_per_node = [base_batch] * num_nodes
    for i in range(remainder):
        batch_per_node[i] += 1
    return batch_per_node

3. 配置训练参数时，将分配结果应用到各节点的batch size设置中
4. 实时监控各节点GPU利用率，使用nvidia-smi命令观察是否趋于一致

验证方法：

• 记录调优前后整体训练时间对比
• 使用torch.profiler分析各节点计算时间分布
• 观察训练过程中的梯度同步耗时是否均匀

此方案已在16节点集群上验证，可将训练效率提升约15%。