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使用torch.distributed实现并行训练
资料介绍
一、分布式训练基础
1. 环境初始化
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
def init_process(rank, size, fn, backend='nccl'):
"""初始化分布式环境"""
os.env
.0.0.1'
os.env.init_process_group(backend, rank=rank, world_size=size)
fn(rank, size)
dist.destroy_process_group()
2. 核心概念
· World Size：参与训练的进程总数
· Rank：进程唯一标识（0~world_size-1）
· Local Rank：节点内进程编号（用于多GPU设备分配）
· Backend：通信后端（NCCL/GLOO，NCCL更适合GPU通信）
二、数据并行实现
1. 分布式数据加载
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
# 每个进程加载不同的数据分片
sampler = DistributedSampler(dataset, shuffle=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler)
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