PyTorch DDP训练环境搭建

PyTorch Distributed Data Parallel (DDP)是实现多机多卡分布式训练的核心组件。本文将详细介绍DDP环境的搭建步骤和配置方法。

环境准备

首先确保系统已安装PyTorch 1.8+版本，推荐使用conda环境：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

基本配置示例

创建训练脚本train.py：

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
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 train(rank, world_size):
    setup(rank, world_size)
    model = torch.nn.Linear(10, 1).to(rank)
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    # 训练逻辑...
    cleanup()

if __name__ == "__main__":
    world_size = torch.cuda.device_count()
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

启动命令

使用以下命令启动训练：

python train.py

性能优化建议

1. 设置环境变量NCCL_BLOCKING_WAIT=1提高通信效率
2. 使用torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()控制显存分配
3. 启用torch.backends.cudnn.benchmark=True加速卷积计算