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PyTorch 分布式简介

PyTorch 分布式（PyTorch Distributed）是一种用于在多台机器上高效训练 PyTorch 模型的工具。它支持多种分布式策略，如单进程多线程（SPMD）、多进程多线程（MPMD）等，使得大规模的模型训练成为可能。

主要特性

• 单机多卡训练：支持单台机器上多张 GPU 的并行训练。
• 跨机分布式训练：支持跨多台机器的分布式训练。
• 多种通信后端：支持 NCCL、Gloo 等多种通信后端。
• 简单易用：通过简单的 API 调用即可实现分布式训练。

快速开始

要开始使用 PyTorch 分布式，您需要先安装 PyTorch 和相应的分布式依赖。以下是一个简单的示例：

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def main():
    setup(0, 2)
    model = DDP(nn.Linear(10, 10))
    input = torch.randn(1, 10)
    output = model(input)
    cleanup()

if __name__ == "__main__":
    main()

更多详细信息和示例，请访问PyTorch 分布式官方文档。

PyTorch 分布式架构图