多机训练中网络延迟降低方法

在多机分布式训练中，网络延迟是影响整体性能的关键瓶颈。以下分享几个经过验证的优化方法：

1. 网络拓扑优化 使用 NCCL 的 NCCL_NET_GDR_LEVEL 参数控制 GPU Direct RDMA 级别，建议设置为 2（启用 RDMA）。

export NCCL_NET_GDR_LEVEL=2
export NCCL_IB_DISABLE=0

2. 混合精度训练 使用 torch.cuda.amp 进行混合精度训练，可减少通信数据量约 50%。

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

3. 梯度压缩 通过 torch.distributed 的 gradient compression 功能，设置压缩精度为 16-bit。

from torch.distributed import reduce_op
# 在梯度同步前进行压缩

4. 网络接口优化 配置网卡驱动参数，增加缓冲区大小：

echo 'net.core.rmem_max = 134217728' >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p

这些方法在实际生产环境中可将通信延迟降低 30-50%。

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