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Ubuntu上PyTorch的网络通信优化

小樊
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2025-09-05 01:12:16
栏目: 智能运维

在Ubuntu上优化PyTorch网络通信可从以下方面入手:

  • 选择高效通信后端:使用NCCL作为GPU间通信后端(需安装对应库),支持InfiniBand等高速网络。
  • 调整TCP/IP参数:通过sysctl增大滑动窗口大小(如net.core.rmem_max),启用硬件卸载(如ethtool -K eth0 gro off)。
  • 优化分布式训练配置
    • 使用DistributedDataParallel替代DataParallel,减少GIL竞争。
    • 通过NCCL_IB_DISABLE控制是否禁用InfiniBand(按需设置)。
  • 减少通信量:采用梯度累积、混合精度训练降低数据传输频率。
  • 监控与调试:使用NCCL_DEBUG=INFO查看通信日志,结合nvidia-smi和网络监控工具(如iftop)定位瓶颈。

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