Ubuntu上PyTorch的网络通信优化

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。