Pytorch分布式训练环境搭建

### 构建PyTorch分布式训练环境 构建PyTorch分布式训练环境涉及几个关键组件和配置，这些对于实现高效稳定的多机多卡训练至关重要。 #### 1. 安装依赖项 确保所有机器都安装了相同版本的PyTorch及相关依赖。可以通过官方渠道获取最新版PyTorch并按照指示完成安装[^2]。 #### 2. 配置网络通信 为了使不同节点之间能够相互通信，在启动前需设置好集群内部网络连接。通常情况下会采用InfiniBand或高速Ethernet作为互联介质，并确认各计算节点间可达性良好[^3]。 #### 3. 使用`torch.distributed.launch` 利用`torch.distributed.launch`工具来简化跨设备部署过程。该命令会在每个参与训练的工作站上创建相应数量的任务实例，从而达到负载均衡的效果。具体调用形式如下所示： ```bash python -m torch.distributed.launch \ --nproc_per_node=NUM_GPUS_PER_NODE \ --nnodes=NUMBER_OF_NODES \ --node_rank=RANK_OF_CURRENT_NODE \ --master_addr="MASTER_ADDR" \ --master_port=FREE_PORT \ train.py (--arg1 ... argN) ``` 其中： - `--nproc_per_node`: 指定每台服务器使用的GPU数目； - `--nnodes`: 总共参与运算的节点数； - `--node_rank`: 当前执行脚本所在主机在整个集群中的排名编号； - `--master_addr`: 主控端地址； - `--master_port`: 可供分配给此次作业通讯所占用的一个未被其他服务使用的TCP端口号； 通过上述参数设定，即可轻松发起一次完整的分布式学习流程。 #### 4. 编写支持DDP模式的应用程序 编写适用于Distributed Data Parallel (DDP) 的应用程序时需要注意初始化进程组、调整批量大小以及处理随机种子等方面的问题。下面给出一段简单的模板代码片段用于说明如何基于现有单机单卡版本改造成适合大规模并行化的方案： ```python import os import torch from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP from torchvision.models.resnet import resnet50 def setup(rank, world_size): """Initialize process group""" os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost' os.environ['MASTER_PORT'] = '12355' # initialize the process group torch.distributed.init_process_group( backend='nccl', rank=rank, world_size=world_size) def cleanup(): """Destroy process group after use.""" torch.distributed.destroy_process_group() if __name__ == "__main__": local_rank = int(os.getenv('LOCAL_RANK', '0')) num_gpus = torch.cuda.device_count() world_size = num_gpus setup(local_rank, world_size) model = resnet50().cuda(local_rank) ddp_model = DDP(model, device_ids=[local_rank]) # Training loop here... cleanup() ``` 这段代码展示了怎样在一个典型的ResNet架构基础上加入必要的更改以适应于更广泛的硬件资源池中运行的需求[^1]。