分布式训练是提升模型训练效率的关键技术，以下是核心建议：

1. 选择合适的并行策略 🧩

  • 数据并行：使用 torch.distributed 实现多GPU协作，确保数据分片均匀
  • 模型并行：适用于大模型，通过 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 优化内存
  • 混合并行：结合数据+模型并行，需注意梯度同步与通信开销

2. 通信优化技巧 🚀

  • 使用 NCCL 或 Gloo 作为后端，推荐 torch.distributed.nccl 对 GPU 优化
  • 保持批量大小与通信频率平衡，避免 torch.distributed.all_reduce 阻塞训练
  • 采用梯度累积（Gradient Accumulation）减少通信次数

3. 容错与监控方案 ⚠️

  • 配置 torch.distributed.elastic 实现自动容错
  • 使用 TensorBoard 监控各节点训练状态：点击查看监控指南
  • 定期保存检查点，建议使用 torch.save 结合分布式存储

4. 调试工具推荐 🔍

  • 通过 torch.distributed.debug 检查通信错误
  • 使用 torch.utils.data.DistributedSampler 确保数据分布一致性
  • 添加日志标记：torch.distributed.barrier 用于同步调试
分布式训练架构

小贴士：使用 torch.distributed.launch 可简化多进程启动流程，但需注意与 PyTorch 版本兼容性

了解更多分布式训练框架设计