torch分布式训练

原创 已于 2022-09-02 16:52:37 修改 · 952 阅读 · 0 ·
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于 2022-09-02 15:29:03 首次发布
本文详细介绍了PyTorch中用于分布式训练的关键参数，包括nnodes、node_rank、nproc_per_node、master_addr和master_port。这些参数在多GPU或多机器环境中配置分布式训练时至关重要。WORLD_SIZE表示所有进程总数，RANK为全局进程号，LOCAL_RANK则是节点内局部进程号。了解并正确设置这些参数能确保高效地进行大规模深度学习模型的训练。
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参考：
通俗易懂的概念
详细的概念

命令行torch.ditributed.launch之后的参数：

nnodes：节点（机器）数
node_rank：节点（机器）的序号，从0开始
nproc_per_node：一个节点（单机）进程数【单机GPU数】【单机情况下只有这一个参数需要指定，其余可由launch通过环境自动配置】
master_addr：主进程rank0的IP地址
master_port：主进程rank0(注意不是主机)的端口号

代码os.environ中的参数：

【一般一个进程对应一个GPU】
WORLD_SIZE：所有节点的进程数【所有机器的GPU总数】
RANK：所有节点的全局进程号，从0开始【全局GPU号】
LOCAL_RANK：本节点上的局部进程号，从0开始【本机局部GPU号】
（单机多卡情况下，RANK=LOCAL_RANK）

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