PyTorch分布式训练内存泄漏排查方法

在PyTorch分布式训练中，内存泄漏是常见的性能瓶颈问题。本文将对比Horovod和PyTorch Distributed两种框架的内存泄漏排查方法。

问题现象

使用torch.distributed.launch启动多卡训练时，训练进程内存持续增长，最终导致OOM。相比Horovod的内存监控工具，PyTorch内置的调试手段相对有限。

排查步骤

1. 基础内存监控

import torch
import psutil
import os

def monitor_memory():
    process = psutil.Process(os.getpid())
    memory_mb = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
    print(f"Memory usage: {memory_mb:.2f} MB")

# 在训练循环中定期调用
for epoch in range(epochs):
    monitor_memory()
    # 训练代码...

2. PyTorch内存分析

# 启用内存分析
torch.cuda.memory._record_memory_history(True)

# 检查张量分配
print(torch.cuda.memory_summary())

3. 与Horovod对比

Horovod提供了更完善的监控接口：horovod.torch.distributed.get_rank()配合内存监控工具能更精准定位泄漏点。

解决方案

1. 使用torch.no_grad()减少梯度计算
2. 及时调用optimizer.zero_grad()
3. 定期执行torch.cuda.empty_cache()

对比测试显示，PyTorch Distributed在内存泄漏检测方面不如Horovod直观，建议结合两种框架的优势进行优化。