PyTorch 分布式训练的实现

在深度学习模型变得日益庞大之后，单个 GPU 的显存已经无法满足高效训练的需求。此时，“分布式训练（Distributed Training）”技术应运而生，成为加速训练的重要手段。

本文将围绕以下三行典型的 PyTorch 分布式训练代码进行详细解析，并扩展介绍分布式训练的核心概念和实践方法：

local_rank = int(os.getenv('LOCAL_RANK', -1))  # https://pytorch.org/docs/stable/elastic/run.html
global_rank = int(os.getenv('RANK', -1))
world_size = int(os.getenv('WORLD_SIZE', 1))

一、什么是分布式训练？

分布式训练是指将模型训练过程划分到多个计算设备（通常是多个 GPU，甚至是多台机器）上进行协同处理，目标是加速训练速度和扩展模型容量。

分布式训练可以分为以下几种模式：

• 数据并行（Data Parallelism）：每个 GPU 处理不同的数据子集，同步梯度。
• 模型并行（Model Parallelism）：将模型拆成多个部分，分别部署到不同的 GPU。
• 混合并行（Hybrid Parallelism）：结合模型并行和数据并行。
• 流水线并行（Pipeline Parallelism）：按层切分模型，不同 GPU 处理不同阶段。

二、理解分布式训练的核心概念

1. World Size（全局进程数）

world_size = int(os.getenv('WORLD_SIZE', 1))

• 含义：分布式训练中，所有参与训练的进程总数。通常等于 GPU 总数。
• 作用：用于初始化进程组（torch.distributed.init_process_group()），让每个进程知道集群的规模。

比如你有两台机器，每台 4 块 GPU，那么 world_size = 8。

2. Rank（全局进程编号）

global_rank = int(os.getenv('RANK', -1))

• 含义：标识每个训练进程在所有进程中的唯一编号（从 0 开始）。
• 作用：常用于标记主节点（rank == 0），控制日志输出、模型保存等。

例如：

• rank=0：负责打印日志、保存模型
• rank=1,2,…：只做训练

3. Local Rank（本地进程编号）

local_rank = int(os.getenv('LOCAL_RANK', -1))

• 含义：当前训练进程在本地机器上的 GPU 编号。一般与 CUDA_VISIBLE_DEVICES 配合使用。

• 作用：用于指定该进程应该使用哪块 GPU，如：

  torch.cuda.set_device(local_rank)
  

三、环境变量的设置方式

这些环境变量通常由 分布式启动器 设置。例如使用 torchrun：

torchrun --nproc_per_node=4 --nnodes=2 --node_rank=0 \
    --master_addr=192.168.1.1 --master_port=12345 train.py

torchrun 会自动为每个进程设置：

• LOCAL_RANK
• RANK
• WORLD_SIZE

也可以手动导出：

export WORLD_SIZE=8
export RANK=3
export LOCAL_RANK=3

四、分布式训练初始化流程（PyTorch 示例）

在 PyTorch 中，典型的初始化流程如下：

import os
import torch
import torch.distributed as dist

def setup_distributed():
    local_rank = int(os.getenv('LOCAL_RANK', -1))
    global_rank = int(os.getenv('RANK', -1))
    world_size = int(os.getenv('WORLD_SIZE', 1))

    torch.cuda.set_device(local_rank)

    dist.init_process_group(
        backend='nccl',  # GPU 用 nccl，CPU 用 gloo
        init_method='env://',
        world_size=world_size,
        rank=global_rank
    )

• init_method='env://'：表示从环境变量中读取初始化信息。
• nccl 是 NVIDIA 的高性能通信库，支持 GPU 间高速通信。

五、分布式训练的代码结构

使用 PyTorch 实现分布式训练的基本框架：

def train():
    setup_distributed()

    model = MyModel().cuda()
    model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank])

    dataset = MyDataset()
    sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset)
    dataloader = DataLoader(dataset, sampler=sampler, batch_size=64)

    for epoch in range(epochs):
        sampler.set_epoch(epoch)
        for batch in dataloader:
            # 正常训练流程

六、Elastic Training（弹性训练）

值得注意的是，示例代码中注释中提到的链接：https://pytorch.org/docs/stable/elastic/run.html

这是指 PyTorch 的 弹性分布式训练（Elastic Training），支持在训练过程中动态增加或移除节点，具备高容错性。

• 工具：torch.distributed.elastic
• 启动命令：torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=4 train.py

该特性对于大规模、长时间训练任务非常重要。

七、总结

这三行代码虽然简单，却是 PyTorch 分布式训练的入口。理解它们，就理解了 PyTorch 在分布式场景下的通信机制和训练框架。

如果你想要进一步深入了解 PyTorch 分布式训练，推荐官方文档：

• PyTorch 分布式训练文档
• torchrun 使用说明

到此这篇关于PyTorch 分布式训练的实现的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch 分布式训练内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！ 

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