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
- 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。
- 环境变量:合理设置环境变量,如
HOROVODMASTER
,HOROVODWORLDSIZE
和HOROVODRANK
。 - 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。
- 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