多GPU训练优化全指南
要实现高效的多GPU训练，需注意以下关键点：
- 分布式启动参数：根据实际GPU数量调整–nproc_per_node（示例：4卡用–nproc_per_node=4）
- 梯度累积计算：总批次量=单卡batch_size×grad_accum_steps×GPU数量（推荐保持16-32范围）
- 学习率缩放：基础LR按GPU数量线性调整（如单卡用1e-4，4卡用4e-4）
- 通信优化：添加–ddp_backend=’nccl’参数，并在代码中设置torch.set_float32_matmul_precision(‘high’)
典型配置示例：
8卡A100：batch_size=4, grad_accum_steps=1, lr=8e-4
4卡T4：batch_size=2, grad_accum_steps=2, lr=4e-4
错误排查：当遇到OOM时，优先降低batch_size而非grad_accum_steps。
本答案来源于文章《RF-DETR：实时视觉对象检测开源模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何优化RF-DETR在多GPU训练时的资源配置效率？
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