PyTorch分布式训练调度策略调优

在PyTorch分布式训练中，调度策略优化是提升训练效率的关键环节。本文将分享一个典型的性能调优案例。

问题背景：使用PyTorch Distributed训练时，发现GPU利用率不均衡，训练速度远低于预期。

解决方案：

1. 首先检查数据加载器配置

from torch.utils.data import DataLoader
# 错误做法
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=0)

# 正确做法
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, pin_memory=True)

2. 调整分布式后端参数

import torch.distributed as dist
# 在初始化时设置
os.environ['TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG'] = 'DETAIL'
dist.init_process_group(backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size)

3. 启用梯度压缩和混合精度训练

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

通过以上调整，GPU利用率提升30%，训练速度显著改善。

注意事项：务必在多机环境下测试，避免单机测试导致的误判。