分布式训练中的批处理大小调优策略

在分布式训练中，批处理大小（batch size）的调优对训练效率和模型性能具有重要影响。本文将通过PyTorch Distributed和Horovod两个框架的配置案例，探讨如何合理设置批处理大小以提升训练性能。

核心原则 批处理大小应与GPU显存容量、网络带宽以及训练目标相匹配。过小的batch size会导致梯度估计不稳定，而过大的batch size可能超出显存限制或降低模型泛化能力。

PyTorch Distributed配置案例

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 初始化分布式环境
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
dist.init_process_group(backend='nccl', rank=0, world_size=4)

# 设置每卡batch size
local_batch_size = 32  # 每个GPU的batch size
model = torch.nn.Linear(1000, 10).cuda()
model = DDP(model, device_ids=[0])

# 训练循环
for data, target in dataloader:
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

Horovod配置案例

import horovod.torch as hvd
import torch.nn.functional as F

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 设置本地batch size
local_batch_size = 64

# 配置优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,
                                    named_parameters=model.named_parameters())

# 训练循环
for epoch in range(10):
    for data, target in dataloader:
        output = model(data)
        loss = F.cross_entropy(output, target)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

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