PyTorch分布式训练
目录
PyTorch分布式训练
本文结构：
- 分布式训练概述
- 环境设置
- 数据并行（DDP）
- 模型并行
- 启动训练
- 性能优化建议
- 示例代码
- 参考资料和相关问题
以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：
一、PyTorch分布式训练核心概念
数据并行 ：通过分割数据集实现多GPU并行训练，主流方法包括：
DistributedDataParallel(DDP)：官方推荐的分布式训练接口DataParallel(DP)：单机多卡方案（已逐步被DDP取代）
模型并行 ：
- 流水线并行：将模型按层拆分到不同设备
- 张量并行：拆分单个运算的矩阵维度
通信协议 ：
- NCCL：NVIDIA GPU专用通信库
- Gloo：支持CPU和GPU的跨平台协议
二、DDP实战步骤
1. 环境初始化
import torch.distributed as dist
def setup(rank, world_size):
dist.init_process_group(
backend='nccl', # GPU推荐NCCL
init_method='env://',
rank=rank,
world_size=world_size
)
torch.cuda.set_device(rank)2. 数据分片
通过
DistributedSampler
实现数据集自动划分：
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
sampler = DistributedSampler(
dataset,
num_replicas=world_size,
rank=rank,
shuffle=True
)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, sampler=sampler)（数据划分原理见引用[3]中描述的补充采样机制）
3. 模型封装
model = NeuralNetwork().to(rank)
model = DDP(model, device_ids=[rank])4. 训练循环
for epoch in range(epochs):
sampler.set_epoch(epoch) # 保证shuffle有效性
for batch in dataloader:
outputs = model(batch)
loss = criterion(outputs)
loss.backward()
optimizer.step()三、多节点启动方法
引用[2]展示了多节点启动命令示例，推荐使用官方启动工具：
# 单机多卡启动（4 GPU）
torchrun --nproc_per_node=4 train.py
# 多节点启动（需配置MASTER_ADDR）
torchrun --nnodes=2 --nproc_per_node=4 --master_addr=192.168.1.1 train.py四、性能优化建议
通信优化 ：
- 使用梯度累积减少通信频率
- 设置
find_unused_parameters=False（当模型有未使用参数时需设为True）
计算优化 ：
增大批次尺寸
B B
B 可提升计算效率（引用[4]中的
T c o m p T_{comp}
T
co
m
p
优化）
混合精度训练
scaler = GradScaler() with autocast(): outputs = model(inputs) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer)网络优化 ：
使用RDMA高速网络降低
T s y n c T_{sync}
T
sy
n
c
（引用[4]）
梯度压缩技术
五、完整代码示例
import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
def main(rank, world_size):
# 初始化进程组
setup(rank, world_size)
# 准备数据
dataset = MyDataset()
sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank)
dataloader = DataLoader(dataset, sampler=sampler)
# 构建模型
model = DDP(MyModel().to(rank), device_ids=[rank])
# 训练循环
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
for epoch in range(100):
sampler.set_epoch(epoch)
for batch in dataloader:
inputs = batch.to(rank)
outputs = model(inputs)
loss = outputs.mean()
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
if __name__ == "__main__":
world_size = torch.cuda.device_count()
torch.multiprocessing.spawn(main, args=(world_size,), nprocs=world_size)