🚀 分布式数据并行（Distributed Data Parallel）教程

分布式数据并行（DDP）是训练大规模模型时常用的技术，通过多设备并行加速计算。以下是关键步骤与注意事项：

1. 环境准备

• 确保安装支持分布式训练的框架，例如：
  • PyTorch 官方分布式教程
  • 使用 torch.distributed 模块
• 配置网络通信后端（如NCCL、Gloo）

2. 核心流程

• 初始化进程组

  torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')
  

• 创建模型副本
  • 每个进程拥有独立模型参数
  • 使用 DistributedDataParallel 包裹模型

• 数据并行策略
  • 数据分片：torch.nn.parallel.data_parallel
  • 动态调整批量大小：torch.utils.data.DataLoader
  • 梯度同步：通过 all_reduce 实现

3. 优化技巧

• 使用混合精度训练：torch.cuda.amp
• 异步通信：async_all_reduce 减少延迟
• 检查点保存：torch.save(model.state_dict(), ...)

4. 常见问题

• 设备不一致：确保所有进程使用相同GPU编号
• 数据重复：避免Sampler重复分配数据
• 性能瓶颈：优先优化数据加载速度

5. 扩展学习

• 深入了解 分布式训练原理
• 探索多机多卡训练配置：torch.distributed.launch
• 参考官方示例：PyTorch DDP 示例代码

📌 提示：实际部署时需结合具体硬件和框架版本调整参数，建议从单机多卡验证逻辑后再扩展至集群。