PyTorch分布式模型并行是一种利用多台机器上的多个GPU进行模型训练的技术，以提高训练速度和扩展性。以下是使用PyTorch实现分布式模型并行的基本步骤：
初始化进程组：
在每个进程中，使用torch.distributed.init_process_group函数初始化进程组。这个函数需要指定通信后端（如nccl、gloo或mpi）和进程ID等信息。
import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
def setup(rank, world_size):
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
def cleanup():
dist.destroy_process_group()
def demo_basic(rank, world_size):
setup(rank, world_size)
model = ... # 创建模型
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
# 训练代码
cleanup()
if __name__ == "__main__":
world_size = 4
torch.multiprocessing.spawn(demo_basic, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)
定义模型：
创建一个模型，并使用DistributedDataParallel（DDP）包装模型。DDP会自动处理模型的梯度聚合和通信。
数据并行：
使用DistributedSampler来确保每个进程处理不同的数据子集，以避免数据重复和通信瓶颈。
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self):
self.data = ... # 数据加载
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx]
dataset = MyDataset()
sampler = DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=rank)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler)
训练循环： 在每个进程中，使用DDP包装的模型进行训练。
for data, target in dataloader:
data, target = data.to(rank), target.to(rank)
output = ddp_model(data)
loss = ... # 计算损失
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
清理：
在训练结束后，调用cleanup函数销毁进程组。
通过以上步骤，你可以使用PyTorch实现分布式模型并行，从而加速大型模型的训练过程。
