在veRL项目中正确设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的实践指南

背景与问题场景

在多GPU环境下进行分布式训练时，合理分配GPU资源是保证训练效率的关键。veRL作为基于Ray框架的强化学习训练系统，用户常遇到CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置无效的问题，特别是在共享GPU服务器时需要规避特定设备（如GPU0被其他任务占用时）。

核心问题分析

传统直接在shell中设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3,4,5的方式失效，主要原因是：

1. Ray运行时环境初始化会覆盖该变量
2. 多进程场景下环境变量传递机制特殊
3. 需要区分"物理GPU序号"与"逻辑GPU序号"的映射关系

解决方案详解

方法一：Python运行时动态设置（推荐）

在训练脚本起始位置插入环境变量设置代码：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2,3"  # 实际生效的GPU索引

技术原理：

• 在Ray初始化前强制设定环境变量
• 保证所有子进程继承该设置
• 逻辑GPU序号会重新映射（如设置"1,2,3"后，代码中GPU0对应物理GPU1）

方法二：Ray集群级配置

通过Ray启动命令直接限定可用GPU：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3 ray start --head --num-gpus=3

优势：

• 资源隔离更彻底
• 避免进程级环境变量被覆盖
• 支持多节点集群部署

工程实践建议

1. 设备映射验证：

import torch
print(torch.cuda.device_count())  # 验证可见设备数量
print(os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"])  # 验证环境变量

2. 多Actor场景注意事项：

• 每个Actor应绑定固定GPU避免冲突
• 推荐使用Ray Placement Group进行资源分配
• 微批次大小需根据实际GPU内存调整

3. 典型错误处理：

• OOM错误：检查gpu_memory_utilization参数
• 设备未找到：确认物理GPU状态（nvidia-smi）
• 性能下降：检查是否启用了梯度检查点

高级配置示例

# 结合FSDP的混合精度训练配置
actor_config = {
    "fsdp_config": {
        "param_offload": False,
        "grad_offload": False,
        "mixed_precision": True
    },
    "micro_batch_size": 2  # 根据显存调整
}

通过合理配置GPU可见性，可以显著提升veRL在共享计算资源环境下的训练稳定性和资源利用率。建议在实际部署前进行小规模测试验证设备分配是否符合预期。