分布式训练是加速深度学习模型训练的关键技术，PyTorch 提供了丰富的工具和教程帮助开发者高效实现。以下是核心内容概览：

1. 分布式训练的重要性

  • 加速计算：通过多GPU/多节点并行处理任务，显著缩短训练时间 📈
  • 处理大规模数据：支持数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism） 📁
  • 资源利用率：充分利用集群资源，提升训练效率 💡

2. PyTorch 分布式功能

  • torch.distributed 包：提供底层通信接口，支持多种后端（如 NCCL, Gloo） 🔌
  • DDP（Distributed Data Parallel）：封装了多进程训练逻辑，简化代码 🧩
  • PyTorch Lightning：高级框架，内置分布式训练支持 ⚡

3. 学习资源

4. 常见问题

  • 如何配置多GPU环境？🔧
  • DDP 与 DataParallel 的区别？🤔
  • 分布式训练中的通信优化技巧？⚙️
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5. 扩展阅读

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