PyTorch分布式训练启动脚本调试经验

PyTorch分布式训练启动脚本调试经验

最近在部署一个大规模图像分类项目时，踩了不少坑，记录一下PyTorch分布式训练的配置经验。项目使用了PyTorch 1.9+和torch.distributed进行多机多卡训练。

问题背景

最初配置时遇到了nccl通信错误，以及训练速度异常缓慢的问题。经过排查，主要集中在以下几个方面：

核心配置要点

#!/bin/bash
# 启动脚本示例
export MASTER_ADDR=192.168.1.100
export MASTER_PORT=12345
export WORLD_SIZE=8
export RANK=0

python -m torch.distributed.launch \
    --nproc_per_node=4 \
    --master_port=12345 \
    main.py \
    --batch-size 64 \
    --world-size 8 \
    --dist-url 'env://'

常见踩坑点

1. 网络配置错误：确保MASTER_ADDR和端口正确，最好使用静态IP
2. GPU内存不足：适当减小batch size或增加--nproc_per_node值
3. NCCL超时设置：大模型训练需要增加NCCL_BLOCKING_WAIT=10000

调试技巧

使用以下命令验证环境：

python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

最终通过调整--nproc_per_node参数和增加通信超时，问题得以解决。建议在生产环境前先做充分的性能测试。