Deep Learning:PyTorch 基于docker 容器的分布式训练实践

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VIP免费 原创 最新推荐文章于 2026-08-13 14:06:52 发布 5.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Python中LLM的模型并行通信优化：NCCL与Gloo对比 在Python中LLM的模型并行通信优化中，NCCL和Gloo是两种常用的通信库。NCCL凭借其高性能和拓扑感知能力，在纯GPU环境中表现出色，适合大规模分布式训练；而Gloo则凭借其跨平台支持和灵活性，在异构计算环境中具有独特的优势。根据实际需求选择合适的通信库，能够显著提升模型并行的训练效率和性能。在实际应用中，开发者可以根据硬件环境和应用需求，灵活选择NCCL或Gloo作为通信后端。例如，在纯GPU集群中，优先选择NCCL以获得最佳性能； 阅读详情

引言

PyTorch distributed currently only supports Linux.
 
这句话是来自 pytorch 官网 的 torch.distributed 部分，说明 pytorch 支持分布式训练，而且只在linux 上支持。
 
torch.distributed supports three backends, each with different capabilities.
 
同样来自上述 页面，pytorch 在分布式训练中，支持三种后端（backend）进行集群管理或者通信。
在这里插入图片描述
那么，在什么情况下选用什么样的backend？

  • 经验法则
    • 使用NCCL后端进行分布式GPU培训
    • 使用Gloo后端进行分布式CPU培训。
  • 具有InfiniBand互连的GPU主机
    • 使用NCCL，因为它是目前唯一支持InfiniBand和GPUDirect的后端。
  • GPU主机与以太网互连
    • 使用NCCL，因为它目前提供最佳的分布式GPU训练性能，特别是对于多进程单节点或多节点分布式训练。如果您遇到NCCL的任何问题，请使用Gloo作为后备选项。（请注意，Gloo目前运行速度比GPU的NCCL慢。）
  • 具有InfiniBand互连的CPU主机
    • 如果您的InfiniBand已启用IP over IB，请使用Gloo，否则请使用MPI。我们计划在即将发布的版本中为Gloo添加InfiniBand支持。
  • 具有以太网互连的CPU主机
    • 除非您有特殊原因要使用MPI，否则请使用Gloo。

实践部分

  • 首先，假设，我们要起一个分布式训练，起 2 个 rank。
  • 把他们起来两台机器上，机器 1 的 ip 为 192.168.61.55，机器 2 的 ip 为 192.168.61.56
  • 机器 1 上起 1 个 rank，机器 2 上起 1 个 rank

我这里使用的示例代码来自于 github 上的一段开源代码

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标签
#pytorch #docker #分布式 #深度学习
MATLAB与NVIDIA NGC容器结合：加速深度学习训练与分布式部署实战 深度学习训练的核心在于高效利用GPU算力与优化软件栈，其性能瓶颈常源于环境配置复杂与计算资源调度。通过容器化技术，如NVIDIA NGC提供的预集成、深度优化的框架镜像，可以确保环境一致性并最大化硬件性能。结合MATLAB强大的数据预处理、实验管理及并行计算能力，能够构建从本地开发到云端集群的完整工作流。这种协同方案特别适用于需要快速迭代的计算机视觉、自动驾驶等领域，有效解决了环境配置与分布式训练的工程难题，为工业级AI应用提供了可靠基础。 阅读详情

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