Torchtune分布式训练中AdamW优化器引发SIGKILL问题的分析与解决

问题背景

在使用Torchtune进行Llama3-8B模型的分布式训练过程中，开发者遇到了一个棘手的问题：当使用AdamW优化器时，训练过程会在optimizer.step()步骤突然崩溃，并抛出torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError错误，显示收到了SIGKILL信号(信号9)。这个问题特别出现在使用两块A100 40GB GPU进行分布式训练的场景下。

错误现象分析

错误日志显示，训练过程在优化器步骤突然终止，主要表现特征包括：

1. 进程意外退出，返回码为-9（对应SIGKILL信号）
2. 错误发生在分布式训练的rank 1节点上
3. 使用torch.distributed.breakpoint()手动调试时可以正常运行
4. 问题仅出现在AdamW优化器，切换到Adam优化器后问题消失

深入排查过程

开发者通过多种方法进行了问题排查：

1. 增加调试信息：在优化器代码中插入打印语句，确认问题发生在_fused_adamw函数的执行过程中
2. 内存监控：启用log_peak_memory_stats，确认初始内存占用正常（约8.5GB）
3. 单设备测试：尝试在单GPU环境下运行，问题未复现
4. 梯度累积调整：尝试调整gradient_accumulation_steps参数，问题依旧
5. 数据打包测试：尝试启用packed dataset，但发现处理时间异常延长

问题根源推测

综合各种现象，可以推测问题可能源于：

1. CUDA内存管理问题：虽然显存监控显示初始占用正常，但可能在优化器步骤中触发了某些内存操作异常
2. 分布式同步问题：rank 1节点在优化器步骤中可能未能正确同步
3. fused AdamW实现缺陷：特别当fused=True时，PyTorch的AdamW实现可能存在某些边界条件处理不当

解决方案与建议

目前可行的解决方案包括：

1. 使用Adam替代AdamW：在实际测试中，切换为Adam优化器可以规避此问题
2. 禁用fused优化：尝试设置optimizer.fused=False，可能避免触发底层实现的问题
3. 更新PyTorch版本：确保使用最新稳定版的PyTorch，可能已修复相关bug
4. 监控显存使用：在优化器步骤前后添加显存监控，确认是否有异常内存增长

经验总结

这个案例展示了分布式训练中可能遇到的隐蔽问题。对于类似问题，建议采取以下调试策略：

1. 从简单配置开始，逐步增加复杂度
2. 善用torch.distributed.breakpoint()进行交互式调试
3. 关注不同组件（如优化器）的替代方案
4. 建立完善的内存和性能监控机制

分布式训练问题的排查往往需要结合系统级监控和算法级分析，这个案例也提醒我们在使用较新的优化技术（如fused优化器）时需要保持谨慎。