分布式训练中GPU利用率监控技巧

在分布式大模型训练中，GPU利用率监控是性能调优的关键环节。本文将分享几种实用的监控技巧，并提供可复现的代码示例。

1. 使用NVIDIA SMI实时监控 这是最基础但最有效的监控方式。通过nvidia-smi命令可以实时查看GPU显存使用率、温度、功耗等信息。在训练过程中，建议每30秒执行一次采集：

watch -n 30 nvidia-smi

为了自动化监控，可编写脚本定期收集数据：

import subprocess
import time
import csv

def monitor_gpu():
    while True:
        result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory,memory.used,memory.total', '--format=csv'], 
                              capture_output=True, text=True)
        print(result.stdout)
        time.sleep(30)

2. 分布式训练中的进程级监控 在多GPU训练中，需要关注每个进程的资源使用情况。通过nvidia-smi配合--pid参数可以精确监控特定进程：

# 获取PyTorch训练进程PID
ps aux | grep python
# 监控特定进程
nvidia-smi --pid <PID> --interval 10

3. 自定义指标采集 结合PyTorch的torch.cuda接口，可以更精细地监控：

import torch
import time

def track_gpu_stats():
    # 检查可用GPU
    print(f'Available GPUs: {torch.cuda.device_count()}')
    
    # 获取当前GPU状态
    if torch.cuda.is_available():
        for i in range(torch.cuda.device_count()):
            stats = torch.cuda.memory_stats(i)
            print(f'GPU {i} - Alloc: {stats["allocated_bytes.all.current"] / 1024**2:.1f}MB')
            print(f'GPU {i} - Max Alloc: {stats["allocated_bytes.all.peak"] / 1024**2:.1f}MB')

4. 对比分析技巧 建议在不同配置下进行对比测试：

批次大小变化对GPU利用率的影响
梯度累积与分布式训练的性能差异
不同优化器设置下的资源占用情况

通过这些方法，可以快速定位性能瓶颈，提升分布式训练效率。

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