分布式训练是提升模型训练效率的关键技术，尤其在处理大规模数据或复杂模型时。以下是使用 PyTorch 实现分布式训练的核心内容：

📚 什么是分布式训练？

通过多设备（如 GPU/TPU）或多节点并行计算，显著缩短训练时间。PyTorch 提供了以下方案：

  • Data Parallel（数据并行）
  • Distributed Data Parallel（DDP，推荐）
  • Model Parallel（模型并行）

💡 分布式训练可参考 PyTorch 官方教程 深入了解

💻 实现步骤

  1. 初始化分布式环境 

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

  2. 定义模型并包装 

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

  3. 数据加载与分发
    使用 DistributedSampler 确保数据均匀分配：

    train_loader = DataLoader(dataset, sampler=DistributedSampler())

  4. 训练循环
    在 model.train() 模式下进行反向传播和优化：

    for inputs, labels in train_loader:
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

⚠️ 注意事项

  • 确保所有节点使用相同的模型定义
  • 需要配合 torchrun 或 mpiexec 启动
  • 使用 torch.cuda.set_device(rank) 指定 GPU

📚 扩展阅读

PyTorch 分布式训练基础教程
多节点训练配置指南

pytorch_distributed_training