分布式训练中数据传输延迟降低

在分布式大模型训练中，数据传输延迟是影响整体性能的关键瓶颈之一。通过实际项目中的优化实践，我们总结出以下可复现的调优策略。

1. 网络拓扑优化 首先检查集群网络拓扑，确保所有节点间使用RDMA或高速以太网连接。在训练启动前，运行ib_write_bw测试带宽，确认节点间传输延迟低于5微秒。

2. 批次大小调整 将批次大小从16调整至32，在保持内存占用稳定的前提下，显著降低通信频次。代码示例：

# 原始配置
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, num_workers=4)

# 优化后
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=8)

3. 梯度压缩技术 启用梯度压缩功能，将梯度从FP32压缩至INT8，在保持精度损失小于0.1%的前提下，传输数据量减少约75%。使用PyTorch的torch.distributed.optim模块进行配置。

4. 通信重叠优化 通过设置torch.cuda.amp混合精度训练，并启用梯度累积功能，将计算与通信过程并行化，有效降低等待时间。

这些优化措施在实际部署中可使整体训练时间减少约20-30%。