torch多机多卡
时间: 2025-04-23 22:09:59 浏览: 26
### 使用PyTorch进行多机多GPU分布式训练设置
为了实现高效的跨节点通信,在多台机器和多个GPU上使用PyTorch进行分布式训练时,通常会选择NVIDIA Collective Communications Library (NCCL)作为`torch.distributed`的后端[^1]。这不仅能够提供广播、全规约等基本操作的有效实现,还特别针对NVIDIA GPU进行了优化。
#### 初始化环境变量
在启动训练之前,需配置一些必要的环境变量来指定集群中的主机地址以及当前进程的角色:
```bash
export MASTER_ADDR="main_node_ip"
export MASTER_PORT=12355
export WORLD_SIZE=$(total_number_of_machines * gpus_per_machine)
export RANK=current_process_rank_within_all_processes
```
这里`MASTER_ADDR`指定了主控节点IP;`WORLD_SIZE`表示整个集群内参与计算的所有设备数量;而`RANK`则用来唯一标识每一个工作进程中的一员。
#### 启动脚本编写
对于每台机器上的每个GPU实例,都需要单独运行一份Python程序副本,并通过命令行参数传递其对应的rank值给该进程。下面是一个简单的例子展示如何利用`torch.multiprocessing.spawn()`方法自动创建子进程并分配相应的rank编号:
```python
import os
import torch
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
from torchvision.models.resnet import resnet50
def train(rank, world_size):
# 设置默认gpu用于此进程
device = f'cuda:{rank}'
model = resnet50().to(device)
ddp_model = DDP(model,
device_ids=[rank],
output_device=rank)
# ... 训练逻辑 ...
if __name__ == '__main__':
n_gpus = torch.cuda.device_count()
world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE'])
torch.distributed.run(
'--nproc_per_node', str(n_gpus),
'train.py',
nnodes='number_of_nodes',
node_rank='current_node_index'
)
```
上述代码片段展示了基于ResNet-50模型的一个简单DDP应用案例。注意实际部署时还需要考虑数据加载器(DataLoader),损失函数(Loss Function), 优化器(Optimizer)等相关组件的具体实现细节。
#### 配置网络拓扑感知
当涉及到大规模集群环境下作业调度时,则可能需要用到更高级别的工具和服务来进行资源管理和任务协调。例如AWS云平台提供了专门面向高性能计算(HPC)场景设计的服务选项,可以简化此类复杂系统的搭建过程[^2]。
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