多卡训练中模型收敛速度测试

多卡训练中模型收敛速度测试

在多卡训练环境中，模型收敛速度是衡量训练效率的关键指标。本文将通过实际案例演示如何在Horovod和PyTorch Distributed框架下进行收敛速度测试。

测试环境配置

• 4张Tesla V100 GPU
• PyTorch 1.10
• Python 3.8

Horovod配置示例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import horovod.torch as hvd

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 设置GPU设备
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

# 数据加载器配置
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                           transform=transforms.ToTensor())
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(
    train_dataset, num_replicas=hvd.size(), rank=hvd.rank())
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset, batch_size=64, sampler=train_sampler)

# 模型定义
model = torchvision.models.resnet50().cuda()

# Horovod优化器配置
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,
                                   named_parameters=model.named_parameters())

# 学习率调度
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)
hvd.broadcast_optimizer_state(optimizer, root_rank=0)

# 训练循环
for epoch in range(10):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.cuda(), target.cuda()
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

PyTorch Distributed配置示例

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

dist.init_process_group(backend='nccl')

# 模型和数据
model = torchvision.models.resnet50().cuda()
model = DDP(model, device_ids=[hvd.local_rank()])

# 数据并行处理
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                           transform=transforms.ToTensor())
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(
    train_dataset, num_replicas=dist.get_world_size(), rank=dist.get_rank())

# 训练循环保持一致

收敛速度测试方法

1. 使用相同配置训练相同epoch数
2. 记录每个epoch的loss值
3. 绘制loss曲线比较收敛速度
4. 重点关注前5个epoch的loss下降速率

通过对比不同框架下的训练时间，可以评估多卡环境下的性能差异。