在PyTorch分布式训练中，集群调度策略直接影响训练效率。最近在优化一个大规模图像分类项目时，我们遇到了严重的训练瓶颈。
问题背景
我们的集群配置为4台机器，每台8卡A100。最初采用默认的nccl后端和torch.distributed.launch启动方式，发现训练速度远低于预期。通过分析发现，主要瓶颈在于数据加载阶段的网络带宽限制。
踩坑记录
第一步：调整环境变量
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_NET_GDR_LEVEL=3
这个配置解决了部分网络通信问题，但仍有性能瓶颈。
第二步：优化数据加载器参数
train_loader = DataLoader(
dataset,
batch_size=64,
num_workers=8,
pin_memory=True,
persistent_workers=True
)
增加num_workers和启用pin_memory后，数据准备时间减少约40%。
第三步：合理设置分布式参数
os.environ['WORLD_SIZE'] = '32'
os.environ['RANK'] = str(local_rank)
# 使用torchrun启动
python -m torch.distributed.run \
--nproc_per_node=8 \
--nnodes=4 \
--node_rank=$NODE_RANK \
--master_addr=$MASTER_ADDR \
--master_port=$MASTER_PORT \
train.py
关键发现
实际测试表明，当batch_size设置为32时，训练效率最高；同时合理配置了数据预取和内存锁定策略后，整体性能提升约35%。建议在多机训练中优先考虑使用torchrun而非传统的launch脚本。
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