如何将一个单机单卡运行的机器学习项目改为多机多卡分布式运行项目pytorch
时间: 2025-06-29 22:09:03 浏览: 12
### 将PyTorch单机单卡项目改为多机多卡分布式运行
为了实现从单机单卡到多机多卡的转换,主要依赖于`torch.distributed`包中的功能以及`DistributedDataParallel (DDP)`模块。以下是具体方法:
#### 初始化环境配置
在启动程序前需设置一些环境变量来指定节点间通信的方式、初始化方法等参数。
```bash
export MASTER_ADDR="192.168.x.x"
export MASTER_PORT=12355
```
这些命令定义了集群中主节点地址和端口号用于各进程间的同步[^1]。
#### 修改导入语句与初始化过程
在原有代码基础上增加必要的库引入,并完成分布式训练所需的初始化操作。
```python
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
dist.init_process_group(backend='nccl')
```
这段代码片段实现了通过NCCL后端建立不同设备之间的连接。
#### 调整模型封装方式
不再简单地使用`DataParallel`而是采用更高效的`DistributedDataParallel`来进行模型实例化处理。
```python
model = Model().to(rank)
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
```
这里`rank`表示当前进程中GPU编号,在每台机器上的各个worker会分别传入不同的值以区分彼此。
#### 数据集划分策略调整
为了让所有参与计算的工作单元能够均匀获取样本子集而不重复读取相同部分的数据源,则需要利用`sampler`机制配合`DistributedSampler`类对象。
```python
sampler = torch.utils.data.DistributedSampler(dataset)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler)
```
此段逻辑确保每次迭代过程中每个replica都能获得不重叠且覆盖整个数据集的小批次输入。
#### 启动脚本编写
最后一步是要设计一个多线程或多进程执行入口文件,以便可以并发调用上述经过优化后的版本。
对于Python而言,可以通过`spawn`函数创建新的工作流;而对于Shell来说则可能涉及到MPI这样的工具链支持。
```shell
# For Python script using spawn method
mp.spawn(main_func,
args=(world_size,),
nprocs=world_size,
join=True)
# Or use mpirun command line tool when applicable
mpirun -np $WORLD_SIZE python train.py ...
```
以上就是将现有基于单一硬件资源构建的应用迁移到跨服务器架构下的基本流程概述。
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