📚 1. 分布式训练核心概念
分布式训练通过多台设备协同计算，可显著提升模型训练效率。主要模式包括：
- 多机多卡：多节点多GPU协作（如
/Distributed_Training_Basics） - 数据并行（Data Parallelism）数据并行_架构
每个设备持有完整模型副本，通过划分数据集实现并行计算 - 模型并行（Model Parallelism）
将模型不同层分配到不同设备，适合超大规模模型 - 混合并行（Hybrid Parallelism）
结合数据与模型并行，优化资源利用率
🔧 2. 实践建议
📌 2.1 网络通信优化
- 使用NCCL等高效集合通信库
- 保持节点间网络带宽 ≥ 10Gbps
- 采用
/Advanced_Network_Tuning教程中的参数调优策略
📌 2.2 GPU资源管理
- 每个节点建议配置 ≥ 8块GPU
- 使用PyTorch的
DistributedDataParallel模块 - 参考
/GPU_Resource_Allocation了解硬件选型指南
📈 3. 性能调优技巧
- 降低通信开销：使用梯度压缩技术（如GradNorm）
- 优化数据传输：采用异步通信与流水线训练
- 监控系统状态：使用TensorBoard进行可视化分析
🧠 4. 常见问题排查
| 问题类型 | 解决方案 |
|---|---|
| 显存不足 | 降低批量大小或采用混合并行 |
| 训练速度慢 | 检查网络延迟或优化数据加载流程 |
| 模型不收敛 | 调整学习率或增加梯度同步频率 |