PyTorch分布式训练的硬件资源分配优化

PyTorch分布式训练的硬件资源分配优化

在多机多卡训练中，合理的硬件资源分配是性能优化的关键。最近在配置PyTorch Distributed训练时踩了不少坑，分享一下经验。

常见问题

我最初配置了8卡GPU训练，但发现训练效率低下。通过nvidia-smi监控发现，GPU使用率只有60%，其他GPU处于空闲状态。

优化方案

import torch
import torch.distributed as dist
import os

def setup():
    # 设置环境变量
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
    
    # 初始化分布式环境
    dist.init_process_group(
        backend='nccl',
        rank=0,
        world_size=8
    )
    
    # 设置GPU设备
    torch.cuda.set_device(0)
    
# 优化前配置
# 设置每个进程的GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7'

# 优化后配置
# 使用torchrun启动训练
# torchrun --nproc_per_node=8 train.py

关键优化点

1. GPU绑定：使用CUDA_VISIBLE_DEVICES限制进程可见的GPU
2. 进程分配：确保每个GPU分配给一个独立进程
3. 内存管理：设置torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()控制内存使用

实际测试

优化后，训练速度提升了约40%，GPU利用率接近100%。建议在生产环境中使用torchrun而非手动配置。

总结

硬件资源分配是分布式训练的基石，合理的资源配置能显著提升训练效率。