分布式训练是 PyTorch 中的一个重要特性，它允许你在多台机器上并行处理数据，从而加速模型的训练过程。以下是关于 PyTorch 分布式训练的一些基础教程和指南。

基础概念

分布式训练通常涉及到以下几个关键概念：

  • 进程组（Process Group）：一组进程，它们共享一个网络通信层。
  • 环状通信（Ring Communication）：进程组之间通过环状通信机制进行数据交换。
  • 参数服务器（Parameter Server）：一种分布式训练架构，其中所有模型参数都存储在一个单独的服务器上。

简单示例

以下是一个简单的分布式训练示例，使用 PyTorch 的 DistributedDataParallel 模块：

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 初始化分布式环境
def setup(rank, world_size):
    dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)

# 创建模型、损失函数和优化器
model = nn.Linear(10, 1)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 创建分布式数据并行对象
ddp_model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model)

# 训练过程
for data, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    output = ddp_model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 清理分布式环境
def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

# 使用示例
setup(rank=0, world_size=2)
try:
    # 训练过程
    pass
finally:
    cleanup()

扩展阅读

更多关于 PyTorch 分布式训练的教程和文档，请参考以下链接：

图片示例

下面是一张 PyTorch 分布式训练的示意图：

PyTorch 分布式训练架构图