Horovod训练中网络带宽利用优化踩坑记录
最近在部署Horovod分布式训练时，遇到了一个棘手的问题：虽然GPU利用率很高，但训练速度却远低于预期。经过深入排查，发现问题出在网络带宽利用上。
问题现象
使用8卡GPU训练时，网络带宽只用了不到30%，而CPU和GPU都处于满负载状态。这说明数据传输成为了瓶颈。
排查过程
首先检查了基本配置：
horovodrun -np 8 --network-interface eth0 python train.py
发现默认的网络接口设置有问题。通过ip addr查看，实际应该使用ib0（InfiniBand）接口。
解决方案
- 明确网络接口：
horovodrun -np 8 --network-interface ib0 python train.py
- 调整通信参数：
import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
# 设置优化参数
os.environ['HOROVOD_FUSION_THRESHOLD'] = '10485760' # 10MB融合阈值
os.environ['HOROVOD_MPI_THREADS_DISABLE'] = '1'
- 检查网络状态：
# 监控带宽使用情况
watch -n 1 "cat /proc/net/dev | grep ib0"
最终效果：网络带宽利用率提升至85%以上，训练速度提升约40%。
注意事项
- 确保多机环境下的网络接口一致性
- 不同硬件平台需要调整相应参数
- 优先使用InfiniBand等高速网络
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