分布式训练中的GPU资源调度算法

在分布式训练中，GPU资源调度算法直接影响训练效率。最近在优化PyTorch Distributed训练时遇到了一个典型的坑：GPU显存分配不均导致训练卡顿。

问题场景：使用4台机器，每台8卡A100进行分布式训练，初始配置为torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')后直接启动训练。发现训练过程中GPU显存使用率极不均衡，部分GPU满载而其他GPU空闲。

踩坑过程：通过nvidia-smi监控发现，数据并行分组策略导致模型参数在不同GPU间分配不均。查阅文档后，尝试修改torch.cuda.set_device()和os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']配置，但问题依旧存在。

解决方案：最终采用Horovod框架的GPU调度优化方案。在启动脚本中添加以下配置：

export HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL
export HOROVOD_FUSION_THRESHOLD=16777216
horovodrun -np 32 --hostfile hostfile python train.py

并配合PyTorch的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel，在模型初始化时指定find_unused_parameters=True参数。

复现步骤：

1. 准备4台机器，每台8卡GPU
2. 使用torch.distributed.init_process_group()初始化进程组
3. 通过torch.cuda.memory_summary()检查显存分配情况
4. 应用Horovod优化参数后再次测试

通过以上调整，训练效率提升约30%，GPU资源利用率趋于均衡。建议在大规模分布式训练中优先考虑使用Horovod的调度机制。