Horovod训练环境配置自动化方案

在多机多卡分布式训练中，Horovod作为主流框架之一，其环境配置的复杂性直接影响训练效率。本文将分享一套完整的自动化配置方案，帮助工程师快速搭建高性能的Horovod训练环境。

首先确保所有节点安装了相同版本的CUDA、cuDNN和PyTorch。使用以下脚本进行基础环境检查：

# 检查CUDA版本
nvcc --version
# 检查PyTorch是否支持GPU
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

创建setup_horovod.sh脚本：

#!/bin/bash
pip install horovod
# 设置环境变量
export HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL
export HOROVOD_NCCL_SHM_DISABLE=1
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0

创建horovod_config.yaml：

num_proc: 8
hosts:
  - ip: 192.168.1.10
    slots: 4
  - ip: 192.168.1.11
    slots: 4

使用以下命令启动训练： horovodrun -np 8 --hostfile horovod_config.yaml python train.py

该方案通过环境变量和配置文件的组合，实现了Horovod训练环境的快速部署与优化，显著提升多机训练效率。