Horovod 调优指南

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, HOROVODWORLDSIZE 和 HOROVODRANK。
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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