基于Dask的大模型分布式计算实践

基于Dask的大模型分布式计算实践

在大模型训练和推理场景中，单机计算资源往往无法满足需求，需要借助分布式计算框架提升性能。本文分享基于Dask的大模型分布式计算实践经验。

架构设计思路

Dask作为Python生态系统中的分布式计算框架，通过task graph实现任务调度。对于大模型计算，我们采用以下架构：

import dask.array as da
from dask.distributed import Client

# 启动分布式客户端
client = Client('scheduler-address:8786')

# 构建大模型参数矩阵
model_params = da.random.random((10000, 5000), chunks=(1000, 500))

# 分布式计算任务
result = model_params.sum(axis=0)

实际部署经验

1. 资源分配：根据模型参数规模合理配置worker内存，建议每个worker分配4-8GB内存
2. 数据分块：采用chunks参数控制数据分片大小，避免单个任务过大
3. 性能监控：通过Dask Dashboard实时监控计算进度和资源使用情况

优化策略

• 使用persist()缓存中间结果，避免重复计算
• 合理设置rechunk()操作减少数据重分布开销
• 配置适当的npartitions参数平衡负载均衡

通过Dask的弹性扩展能力，我们成功将原本需要数小时的训练任务缩短至2小时内完成。