分布式训练部署指南 ⚙️

分布式训练部署需关注以下核心步骤：

  1. 环境准备 📁

    • 确保所有节点安装相同版本的深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）
    • 配置NVIDIA GPU及相应的CUDA环境（如cuda_11.8）
    • 部署高速网络（如InfiniBand）以降低通信延迟 🚀

  2. 集群通信 🌐

    • 使用MPI（如OpenMPI）或分布式框架内置通信器
    • 配置nccl库优化多GPU训练性能
    • 验证节点间网络连通性（ping/ssh测试）

  3. 任务调度 📈

    • 通过Kubernetes或Horovod管理训练任务
    • 配置弹性资源扩展（如k8s_scale策略）
    • 监控GPU利用率与网络流量（nvidia-smi/iftop）

  4. 数据同步 🔄

    • 使用AllReduce算法（如ring_allreduce）
    • 配置分布式文件系统（如ceph）
    • 优化数据分片策略（data_sharding）

需要了解分布式训练基础概念？点击此处获取入门指南 📘

分布式训练架构
NCCL优化