PyTorch在CentOS上的并行计算能力

PyTorch在CentOS上的并行计算能力概览

在CentOS上，PyTorch可通过单机多卡、多机多卡与CPU多核协同，覆盖数据并行、模型并行、流水线并行与分布式训练等主流方式。实际性能主要受GPU型号与数量、NCCL/网络、数据管道效率与混合精度等因素影响。一般建议优先采用DistributedDataParallel（DDP）进行多GPU训练，并在数据侧使用多进程异步加载与pin_memory来喂数与减少GPU空转。

并行方式与适用场景

快速上手示例

• 单机多卡 DDP 最小示例（命令行：python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 train.py）

# train.py
import torch, torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler
import torch.multiprocessing as mp

def main(rank, world_size):
    dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank)
    torch.cuda.set_device(rank)

    model = torch.nn.Linear(10, 1).cuda(rank)
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])

    dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.randn(1024, 10), torch.randn(1024, 1))
    sampler = DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=rank, shuffle=True)
    loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler, num_workers=4, pin_memory=True)

    for epoch in range(3):
        sampler.set_epoch(epoch)
        for x, y in loader:
            x, y = x.cuda(rank, non_blocking=True), y.cuda(rank, non_blocking=True)
            loss = ddp_model(x).sum()
            loss.backward()
            # 简化：直接step（实际请加梯度裁剪/同步等）
    dist.destroy_process_group()

if __name__ == '__main__':
    world_size = 2
    mp.spawn(main, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

要点：使用NCCL后端、每进程绑定单卡、用DistributedSampler与pin_memory提升数据吞吐。

性能优化要点

• 数据管道
  • 提高num_workers（通常设为CPU物理核心数或略高），开启pin_memory=True；尽量减少主进程阻塞与CPU-GPU往返拷贝。
• 通信与并行策略
  • 多卡训练优先DDP；跨节点需保证互通网络与防火墙放行，并合理设置MASTER_ADDR/MASTER_PORT/WORLD_SIZE；通信后端优先NCCL。
• 数值精度与内存
  • 采用AMP（autocast + GradScaler）降低显存并提速；必要时使用SyncBatchNorm提升多卡收敛稳定性（会带来一定同步开销）。
• 资源与监控
  • 用nvidia-smi与torch.cuda.memory_allocated/reserved监控显存；用PyTorch Profiler/TensorBoard定位瓶颈并迭代优化。

集群与运维实践

• 多节点训练
  • 各节点需在同一子网且可互相SSH免密；通过环境变量或启动器传入rank/world_size等信息；常用命令形式：
    • python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=N --nnodes=M --node_rank=R --master_addr=IP --master_port=PORT train.py
• 作业调度
  • 在SLURM等调度系统中，结合srun/多进程启动DDP，并显式设置GPU绑定与网络参数，便于复现与资源隔离。