PyTorch 分布式训练教程 🚀

分布式训练是加速深度学习模型训练的关键技术，PyTorch 提供了多种实现方式，以下是核心内容概览：

1. 常见分布式训练模式

• 数据并行（Data Parallelism）

  通过 `DistributedDataParallel` 将数据分割到多个设备，适合大规模数据集训练。 [点击查看详细实现](/pytorch_tutorials_distributed/overview)

• 模型并行（Model Parallelism）

  将模型拆分到不同设备，常用于处理超大规模模型。需手动管理设备分配。

• 混合并行
  结合数据与模型并行，适用于复杂场景，需根据硬件条件灵活配置。

2. 核心组件

• 进程组（Process Group）
  使用 torch.distributed.init_process_group 初始化通信后端（如NCCL、Gloo）。
• 数据同步
  通过 allreduce 或 broadcast 实现跨设备梯度同步。
• 设备管理
  利用 torch.cuda.set_device 或 torch.device 指定每个进程的计算资源。

3. 实践建议

✅ 优先使用数据并行，实现简单且社区支持完善
✅ 多 GPU 训练需确保数据均匀分配
✅ 分布式训练需注意网络通信延迟优化

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