Horovod 是一个开源库,用于在单台机器和多台机器上高效地运行深度学习训练。以下是一些关于 Horovod 调优的指南,帮助您优化训练过程。

调优要点

  1. 分布式训练模式:确保您的分布式训练模式配置正确,包括正确的进程数和设备分配。
  2. 环境变量:合理设置环境变量,如 HOROVODMASTER, HOROVODWORLDSIZEHOROVODRANK
  3. 批处理大小:根据您的硬件资源调整批处理大小,以实现最佳性能。
  4. 数据加载:优化数据加载过程,减少延迟和内存占用。

实例

以下是一个简单的 Horovod 调优实例:

import horovod.torch as hvd

# 初始化 Horovod
hvd.init()

# 设置全局批处理大小
batch_size = hvd.size() * 32

# 数据加载和模型初始化
# ...

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        # 训练步骤
        # ...

扩展阅读

想要了解更多关于 Horovod 的信息,请访问我们的官方文档:Horovod 官方文档

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Horovod Tuning