配置Horovod多机多卡训练环境：NFS与Docker实战

"本文主要介绍了如何配置Horovod的多机多卡训练环境，包括NFS设置、Docker使用和SSH交互的详细步骤。" 在深度学习领域，Horovod是一个用于分布式训练的开源库，它能够使得多GPU或者多机器上的训练过程更加高效。在Horovod环境下进行多机多卡训练，需要满足三个关键条件： 1. **NFS（Network File System）**：确保所有机器能访问相同的文件系统。NFS是一种分布式文件系统协议，允许不同计算机之间的文件共享。在服务器A上，你需要安装`nfs-kernel-server`，编辑`/etc/exports`文件配置共享目录，然后重启服务。在服务器B上，安装`nfs-common`并挂载A的共享目录。 2. **Docker**：保持所有机器使用相同的训练环境。Docker容器提供了隔离且可重复的运行环境。首先，需要将用户添加到docker组，然后从Docker Hub拉取Horovod的预构建镜像，例如`horovod/horovod:0.18.2-tf2.0.0-torch1.3.0-mxnet1.5.0-py3.6-gpu`，这包含了特定版本的TensorFlow、PyTorch和MXNet。之后，可以在每台服务器上创建Docker容器，并在容器内运行训练任务。 3. **SSH交互**：不同机器之间需要能通过SSH进行无密码登录，以实现远程执行命令。这通常通过SSH密钥对实现，包括在服务器A上生成公钥和私钥，将公钥复制到服务器B上，修改B的`~/.ssh/authorized_keys`文件，从而实现免密码登录。 配置好这些基础环境后，可以在服务器A（主worker）上启动Horovod训练。在每个Docker容器中，可以使用Horovod的`horovodrun`命令来启动多进程分布式训练，该命令会自动处理数据同步和模型平均等细节。例如： ```bash horovodrun -np 4 -H serverA:2,serverB:2 python train.py ``` 这里的`-np`参数指定了总进程数，`-H`参数列出了每台机器上的进程数。`train.py`是包含训练逻辑的Python脚本。 在实际操作中，可能还需要考虑网络配置、资源限制、日志收集、错误处理等高级话题。对于大规模的分布式训练，了解并优化这些细节对于提升训练效率至关重要。同时，保持良好的版本控制和文档记录也是保证实验可复现性和团队协作效率的关键。