《pytorch分布式计算bug梳理篇》电子书下载

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《pytorch分布式计算bug梳理篇》电子书下载：

这篇文章主要介绍了在使用PyTorch进行分布式计算时遇到的一些常见问题及其解决方法，特别是显存分布不均衡和程序卡死的问题。

PyTorch在处理大型模型时需要使用多GPU或多节点进行分布式计算，但在实际操作中会遇到许多坑和bug。本文总结了在PyTorch分布式计算中常见的问题及其解决方法。

一、DistributedDataParallel显存分布不均衡问题
问题描述
在使用DistributedDataParallel进行分布式并行计算时，显存占用应在多个GPU上均匀分布。然而，有时会发现某些进程会在0卡上占用额外显存，导致0卡显存瓶颈，可能引发cuda-out-of-memory错误。

问题定位
该问题主要由以下代码导致：

checkpoint = torch.load(“checkpoint.pth”)
model.load_state_dict(checkpoint[“state_dict”])

torch.load()默认将加载的数据放到0卡上，导致所有进程在0卡上占用额外显存。

解决方法
将加载的数据映射到CPU上：

checkpoint = torch.load(“checkpoint.pth”, map_location=torch.device(‘cpu’))
model.load_state_dict(checkpoint[“state_dict”])

二、自研数据接口导致程序卡死
问题描述
在使用PyTorch实现同步梯度更新时，如果自研数据接口未能保证每张卡分配的batch数相同，某些卡可能会少一个batch，导致其他卡等待，程序卡在torch.all_reduce()上，通常出现在第一个epoch结尾处。

解决方法
确保每张卡分配的batch数相同，避免因batch数不一致导致的同步问题。

三、多卡训练时程序卡住
问题描述
在微调大模型时，单机2卡正常训练，但采用4卡及以上时，程序会在读完数据和开始训练之间卡住。

解决方法
1.确认所有GPU都能正常使用和通信。
2.检查batch size分配是否均匀，避免因分配不均导致无限等待。
3.进行小规模测试，如只留4条数据，每张卡只跑一条数据，观察是否仍然卡住。

本文总结了在PyTorch分布式计算中常见的三个问题及其解决方法：显存分布不均衡、自研数据接口导致程序卡死以及多卡训练时程序卡住。通过合理的代码调整和参数设置，可以有效避免这些问题，提高分布式计算的效率和稳定性。

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