想请教下各位大佬，在用 MindSpore 做大模型分布式训练时遇到棘手问题，求有实战经验的朋友指点一下。

目前已经完成模型组网、数据集加载、优化器配置，单机单卡训练可以正常跑通，loss 下降也很平稳，但切换到多卡分布式训练后就出现异常：多卡训练 loss 震荡剧烈，收敛速度远不如单机，不同卡之间输出 logits 存在明显差异，偶尔还会出现训练中途精度突然跳水，也没有显存溢出、报错退出的情况。

我已经排查了分布式初始化、批次切分、梯度聚合、混合精度配置，也核对了学习率、权重衰减等超参，确认数据集分片无重复、无漏数据，但问题始终没能解决。

想问问大家，MindSpore 做多卡大模型分布式训练，最容易踩的隐形坑有哪些？梯度同步、模型参数初始化、并行策略配置上有哪些容易忽略的细节？有没有标准的排查顺序和调优经验，麻烦各位大佬分享一下，非常感谢！