PyTorch 分布式训练教程 🚀

分布式训练是加速模型训练、提升计算效率的关键技术。PyTorch 提供了灵活的工具支持多种分布式场景，以下是核心内容概览：

基础知识 🔍

• 分布式训练定义：通过多设备/多节点协作并行计算，降低训练时间
• 常见模式：
  • 数据并行（Data_Parallel）🔄
  • 模型并行（Model_Parallel）🧠
  • 混合并行（Hybrid_Parallel）🧩
• 适用场景：大模型训练、超大规模数据集处理

实现方法 🛠️

1. PyTorch Distributed 包

   • 使用 torch.distributed 实现进程间通信
   • 支持 NCCL、Gloo 等后端
   • 示例代码：

     import torch.distributed as dist
     dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:23456')
     

2. DataParallel 模式

   • 适用于单机多 GPU 场景
   • 自动将输入数据分割到各 GPU
   • 📌 注意：仅适用于单机环境，多机需使用 DistributedDataParallel

3. DistributedDataParallel 模式

   • 支持多机多 GPU 的高效训练
   • 需配合 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 使用
   • 示例：

     model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
     

注意事项 ⚠️

• 确保所有节点时间同步（使用 torch.distributed 的 init_method）
• 需要配置正确的网络环境（如 NCCL 的 nccl.shmcm 参数）
• 推荐使用 torch.utils.data.DistributedSampler 实现数据分发

扩展阅读 📚

• PyTorch 分布式训练基础
• 分布式训练实战案例