多机训练中网络传输效率提升踩坑记录

最近在优化多机训练性能时，遇到了网络传输瓶颈问题。通过排查和测试，总结了几个关键的优化点。

问题现象

使用Horovod进行4机8卡分布式训练时，训练速度远低于预期，经监控发现GPU利用率很高但网络带宽使用率很低。

解决方案

1. 网络接口优化

# 设置环境变量指定网卡
export HOROVOD_SOCKET_IFNAME=eth0
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0

2. 调整通信协议

import horovod.tensorflow as hvd
hvd.init()
# 使用NCCL作为通信库
os.environ['HOROVOD_NCCL_FORCE_DISABLE'] = '1'

3. 网络传输参数调优

# 设置TCP缓冲区大小
sudo sysctl -w net.core.rmem_max=134217728
sudo sysctl -w net.core.wmem_max=134217728

4. 数据加载优化

# 使用多进程数据加载
train_dataset = tf.data.TFRecordDataset(data_path)
train_dataset = train_dataset.shuffle(1000)
train_dataset = train_dataset.batch(batch_size)
train_dataset = train_dataset.prefetch(tf.data.AUTOTUNE)

实践建议

优先使用高速网络接口，合理配置通信参数，在大规模集群中效果显著。

性能对比

优化前：1000 steps/300s 优化后：1000 steps/180s 性能提升约40%。