vscode对python进行多卡调试

在 VSCode 中对 Python 进行多卡(多GPU)调试,尤其是对于深度学习任务(例如使用 PyTorch 或 TensorFlow),你需要结合 VSCode 的调试功能与分布式训练框架来实现。多卡调试通常意味着你要调试并行的计算任务,这需要协调多个 GPU 的计算资源和并发代码的执行。

1. 环境准备

安装相关工具

确保你安装了以下工具:

  • VSCode: 安装最新版的 VSCode。
  • Python 插件: 安装 VSCode 中的 Python 插件(Microsoft 官方插件)。
  • CUDA 和 GPU 驱动: 如果你在本地进行多卡训练调试,需要安装对应的 GPU 驱动、CUDA 和 cuDNN。
  • NVIDIA NCCL: 多 GPU 训练时 PyTorch 使用 NCCL 进行通信。
  • Python Debugger (debugpy): 支持远程和本地调试。
python 复制代码
pip install debugpy

2. 在代码中配置调试(debugpy

为了在 VSCode 中进行多卡调试,你可以在代码中添加 debugpy,使得 VSCode 可以附加到正在运行的多卡训练程序中。

在代码中(例如 PyTorch 分布式训练)插入调试的配置:

python 复制代码
import torch
import debugpy

def setup_debug(rank):
    if rank == 0:  # 只在主节点上进行调试
        print(f"Debugger listening on rank {rank}")
        debugpy.listen(("0.0.0.0", 5678))  # 监听端口
        debugpy.wait_for_client()  # 等待VSCode调试器附加
        print("Debugger attached")
    else:
        print(f"Running on rank {rank} without debugger")

3. 启动多卡训练

使用 PyTorch 的 torch.distributed.launchtorchrun 来启动多 GPU 训练:

python 复制代码
torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=12345 your_script.py

这里 --nproc_per_node=4 表示你将使用 4 个 GPU。你可以在代码中设置每个 GPU 的任务和逻辑。

4. 配置 VSCode 调试器

  1. 打开 VSCode 的 launch.json 配置文件(位于 .vscode/launch.json),并添加调试配置以支持远程调试或多进程调试。

  2. launch.json 中为多 GPU 环境添加调试配置:

javascript 复制代码
{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python: Attach (remote debugging)",
            "type": "python",
            "request": "attach",
            "host": "localhost",
            "port": 5678,  # 这里与代码中的 debugpy.listen() 保持一致
            "justMyCode": false
        }
    ]
}

5. 连接 VSCode 调试

  1. 启动多卡训练脚本后,确保程序在 debugpy.wait_for_client() 处等待。

  2. 在 VSCode 中启动调试任务:按下 F5 或从调试菜单中选择配置为"Python: Attach (remote debugging)"的任务,VSCode 会连接到你在程序中设置的调试点。

6. 多卡调试技巧

  • 主进程调试:通常只调试主进程(rank 0),因为它负责协调训练过程,其他 GPU 上的 worker 进程可以通过日志或其他方式进行监控。
  • 分布式日志输出:在多 GPU 环境下,输出日志时可以给每个 GPU 进程标记 rank,以便区分不同卡的输出。
  • 调试性能问题:多卡训练中常见的问题是性能瓶颈,例如 GPU 闲置时间过长或者通信开销过大。使用调试器和性能分析工具可以帮你诊断这些问题。
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