分布式训练中的计算与通信平衡策略

分布式训练中的计算与通信平衡策略

在多机多卡分布式训练中，计算与通信的平衡是性能瓶颈的关键所在。最近在优化PyTorch Distributed训练时，踩了不少坑，分享一下实践经验。

问题背景

使用PyTorch 2.0 + Horovod进行8卡训练时，发现训练效率低下，GPU利用率不足60%。通过nvidia-smi监控发现通信开销巨大。

核心优化策略

1. 梯度压缩与分组

import torch.distributed as dist
from torch.distributed import ReduceOp

# 启用梯度压缩
os.environ['HOROVOD_FUSION_THRESHOLD'] = '67108864'  # 64MB

# 手动分组优化
for name, param in model.named_parameters():
    if 'batch_norm' in name:
        dist.all_reduce(param.grad, op=ReduceOp.SUM)

2. 混合精度训练

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()

for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():
        output = model(batch)
        loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

复现步骤

1. 准备8卡环境：horovodrun -np 8 python train.py
2. 设置环境变量：export HOROVOD_FUSION_THRESHOLD=67108864
3. 启用AMP训练
4. 监控GPU利用率：nvidia-smi -l 1

效果对比

优化前：GPU利用率52%，每epoch耗时320s 优化后：GPU利用率85%，每epoch耗时210s

关键教训：不要忽视通信开销，合理配置梯度同步策略是提升效率的关键。