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分布式训练指南

使用多 GPU 加速训练。

概述

支持两种分布式训练方式：

  • DDP (Distributed Data Parallel) - 数据并行
  • FSDP (Fully Sharded Data Parallel) - 即将支持

DDP 快速开始

单机多卡

# 使用 2 个 GPU
torchrun --nproc_per_node=2 scripts/train.py

# 使用 4 个 GPU
torchrun --nproc_per_node=4 scripts/train.py

多机多卡

# 节点 0 (master)
torchrun --nnodes=2 --nproc_per_node=4 \
    --master_addr=192.168.1.1 \
    --master_port=29500 \
    scripts/train.py

# 节点 1
torchrun --nnodes=2 --nproc_per_node=4 \
    --master_addr=192.168.1.1 \
    --master_port=29500 \
    --node_rank=1 \
    scripts/train.py

训练脚本配置

修改代码支持 DDP

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def train():
    # 1. 初始化进程组
    dist.init_process_group(backend="nccl")

    # 2. 创建模型并移动到 GPU
    model = model.cuda(local_rank)
    model = DDP(model, device_ids=[local_rank])

    # 3. 训练循环
    for batch in dataloader:
        loss = model(batch)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 4. 清理
    dist.destroy_process_group()

配置说明

环境变量

变量 说明 默认值
NCCL_DEBUG NCCL 调试信息 WARN
NCCL_IB_DISABLE 禁用 InfiniBand 0
NCCL_NET_GDR_LEVEL RDMA 级别 2

启动参数

参数 说明
--nnodes 节点数量
--nproc_per_node 每节点进程数 (GPU 数)
--node_rank 节点编号
--master_addr 主节点地址
--master_port 主节点端口

性能优化

1. 通信优化

# 使用 GPUDirect RDMA (需要硬件支持)
export NCCL_NET_GDR_LEVEL=2

# 禁用 IB
export NCCL_IB_DISABLE=1

2. 梯度同步

# 使用 gradient_as_bucket_view 减少内存
model = DDP(model, gradient_as_bucket_view=True)

3. 批量同步

# 减少同步频率
model = DDP(model, broadcast_buffers=False)

监控

查看 GPU 使用

watch -n 1 nvidia-smi

NCCL 调试

export NCCL_DEBUG=INFO
torchrun script.py

常见问题

Q: NCCL 连接失败？

  • 检查 GPU 是否可见 nvidia-smi
  • 使用 NCCL_DEBUG=INFO 调试

Q: 显存不足？

  • 减小 batch size
  • 使用 gradient accumulation
  • 启用 mixed precision

Q: 训练变慢？

  • 检查网络延迟
  • 使用 Profiler 分析
  • 确认使用 NCCL backend

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