PyTorch分布式训练中的模型同步频率

PyTorch分布式训练中的模型同步频率踩坑记录

在多机多卡的PyTorch分布式训练中，模型同步频率是一个关键参数，直接影响训练效率和收敛速度。

问题背景

最近在使用PyTorch Distributed训练ResNet50时，发现训练速度异常缓慢。通过profile发现，模型参数同步成为了瓶颈。

核心配置

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

def setup():
    dist.init_process_group(backend='nccl')
    
# 模型定义
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model = model.cuda()
model = DDP(model, device_ids=[args.gpu])

# 优化器设置
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

踩坑过程

最初使用默认配置，每步都进行all-reduce同步。但实际测试发现：

• 每次前向传播后立即同步参数
• 造成大量通信开销，GPU利用率只有60%

解决方案

通过调整同步频率和使用梯度累积：

# 使用梯度累积减少同步频率
accumulation_steps = 4
for i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

性能对比

建议

建议根据模型大小和通信带宽调整同步频率，小模型可适当增加累积步数。