PyTorch DDP训练性能调优案例分享

PyTorch DDP训练性能调优案例分享

最近在优化多机多卡训练时踩了不少坑，特来分享一些实用的调优经验。

问题背景

使用PyTorch DDP进行4机8卡训练时，发现训练效率远低于预期。经过排查，主要问题集中在以下几点：

核心优化方案

1. 通信后端优化：将默认的NCCL后端改为nccl并设置NCCL_BLOCKING_WAIT=1

export NCCL_BLOCKING_WAIT=1

2. 批量大小调整：单卡batch size从32调整到64，整体训练速度提升约15%
3. 梯度同步优化：使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel时启用find_unused_parameters=False

实际配置示例

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

def setup():
    dist.init_process_group(backend='nccl')

model = MyModel()
model = DDP(model, device_ids=[rank], find_unused_parameters=False)

性能对比

优化前：2000步耗时45min 优化后：2000步耗时38min

建议在生产环境部署前，务必进行性能基准测试。