PyTorch DDP训练启动参数优化

PyTorch DDP训练启动参数优化

在多机多卡分布式训练中，PyTorch Distributed Data Parallel (DDP)的启动参数配置对训练性能影响巨大。本文将通过实际案例展示关键参数的优化方法。

核心优化参数

python -m torch.distributed.launch \
  --nproc_per_node=8 \
  --nnodes=2 \
  --node_rank=0 \
  --master_addr="192.168.1.100" \
  --master_port=12345 \
  train.py \
  --batch_size=64 \
  --gradient_accumulation_steps=2 \
  --num_workers=8

关键参数说明

• --nproc_per_node=8：设置每台机器的GPU数量
• --nnodes=2：集群节点数
• --node_rank：当前节点编号（0或1）
• --master_addr/master_port：主节点地址和端口
• --gradient_accumulation_steps=2：梯度累积步数，减少通信频率

性能调优建议

1. GPU内存优化：合理设置batch_size和gradient_accumulation_steps
2. 网络配置：使用InfiniBand或高速以太网
3. 进程绑定：通过CUDA_VISIBLE_DEVICES限制GPU使用

实际案例

对于ResNet50训练，建议采用以下配置：

os.environ['NCCL_BLOCKING_WAIT'] = '1'
os.environ['NCCL_TIMEOUT'] = '1200'

以上参数可显著提升大规模集群的训练稳定性与效率。