PyTorch分布式训练的性能基准测试

PyTorch分布式训练的性能基准测试

在多机多卡训练环境中，我们最近对PyTorch分布式训练进行了深入的性能基准测试。以下是详细的踩坑记录和优化方案。

环境配置

• PyTorch版本: 2.0.1
• CUDA版本: 11.8
• 分布式后端: NCCL
• 训练节点: 2台机器，每台4卡V100

基准测试代码

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

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def train(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)
    
    # 创建模型和数据
    model = torch.nn.Linear(1000, 10).to(rank)
    model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    # 使用分布式采样器
    dataset = torch.utils.data.RandomDataset(1000, 1000)
    sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset)
    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, sampler=sampler)
    
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    
    # 训练循环
    for epoch in range(5):
        for batch in dataloader:
            optimizer.zero_grad()
            output = model(batch)
            loss = criterion(output, torch.randint(0, 10, (batch.size(0),)))
            loss.backward()
            optimizer.step()
    
    cleanup()

if __name__ == "__main__":
    world_size = 8
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

性能瓶颈分析

1. 网络带宽限制: 在2台机器间传输时，发现数据同步成为瓶颈，建议使用torch.distributed.reduce_scatter优化梯度聚合
2. 内存分配问题: 首次训练时出现OOM，通过设置torch.cuda.empty_cache()解决
3. CPU-GPU同步延迟: 通过torch.cuda.synchronize()强制同步来定位问题

优化建议

1. 使用torch.compile()提升计算效率
2. 调整batch_size至64-128以平衡内存与性能
3. 启用NCCL_BLOCKING_WAIT=1环境变量提高稳定性

在实际部署中，我们发现正确配置NCCL_SOCKET_IFNAME和NCCL_IB_DISABLE=0对网络性能影响巨大。