0、DDP的运行原理

执行步骤：

1. 将data分为多个不同的batch，每个gpu得到batch都是不一样的
2. 然后将每个batch放在每个gpu上独立的执行
3. 最后得到的梯度求平均
4. 将平均梯度平分给每个gpu
5. 执行下一次迭代

这也就意味着你有多少个gpu，训练的速度也会提升多少倍

1个gpu和多个gpu输出相同的日志（step）？

例如给你一个下面的代码：

def run_loop(self):
    while (not self.lr_anneal_steps or self.step + self.resume_step < self.lr_anneal_steps):
        # 准备数据
        batch, cond = next(self.data)
        # 执行前后向传播
        self.run_step(batch, cond)
        # 更新日志 + save checkpoint
        if self.step % self.log_interval == 0:
            logger.dumpkvs()
        if self.step % self.save_interval == 0:
            self.opt.consolidate_state_dict()
            self.save()
            # Run for a finite amount of time in integration tests.
            if os.environ.get("DIFFUSION_TRAINING_TEST", "") and self.step > 0:
                return
        self.step += 1
        if self.step % 1000 == 0:
            logger.log("The current step is :", self.step)
            logger.log("The current time is :", datetime.datetime.now())

每个GPU上的进程都会独立地执行run_loop函数，那么N个gpu就会执行N个run_loop()，所以一次就会打印出N个"The current step is 1000"，如果你使用1个gpu，它同样会打印1个"The current step is 1000"，你此时如果不懂原理可能会认为是不是DDP没有起到加速作用，怎么多个gpu和1个gpu在相同时间内执行的都是相同的step呢？

虽然logger输出是一样的step，但是这并不意味着你的多个gpu执行的速度和1个gpu执行的速度是一样的，虽然4个gpu输出的是100个step，但是他比1个gpu执行的batch数多4倍，也就意味着训练速度提升了4倍

 

一、参数说明： 

我们在训练分布式时候，会使用到 torch.distributed.launch，可以通过命令，来打印该模块提供的可选参数 python -m torch.distributed.launch --help

usage: launch.py [-h] [--nnodes NNODES] [--node_rank NODE_RANK]
                [--nproc_per_node NPROC_PER_NODE] [--master_addr MASTER_ADDR] [--master_port MASTER_PORT] 
                [--use_env] [-m] [--no_python] [--logdir LOGDIR]
                training_script ...

 

torch.ditributed.launch参数解析（终端运行命令的参数）：

• nnodes：节点（主机）的数量，通常一个节点对应一个主机
• node_rank：指的是当前启动的是第几台服务器，从 0 开始。
• nproc_per_node：一个节点中显卡的数量
• -master_addr：master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是为了让 其他节点 知道0号节点的位，来将自己训练的参数传送过去处理
• -master_port：master节点的port号，在不同的节点上master_addr和master_port的设置是一样的，用来进行通信

 
torch.ditributed.launch相关环境变量解析（代码中os.environ中的参数）：

• WORLD_SIZE：os.environ[“WORLD_SIZE”]所有进程的数量（可以简单记为gpu的总数）。如果你有2台服务器，每台服务器有4张卡，那么 World Size 就是 2 x 4 = 8。
• LOCAL_RANK：os.environ[“LOCAL_RANK”]每张显卡在自己主机中的序号，从0开始。
• RANK：os.environ[“RANK”]进程的序号，一般是1个gpu对应一个进程。标识一个进程的序号，从 0 开始。按照上面例子的配置，第一台机器上的 0, 1, 2, 3 卡对应的进程序号就是 0, 1, 2, 3，第二台机器上 0, 1, 2, 3 对应的进程序号就是 4, 5, 6, 7。需要确保每个进程的序号没有重复。其中 0 号进程为主进程，负责一些同步操作的通信。

二、启动方式说明：

使用 PyTorch 启动工具启动程序

PyTorch 提供了一个 torch.distributed.launch 帮助我们启动进程。

这个工具其实就是帮你计算 WORLD_SIZE = nproc_per_node * nnodes，然后执行一个循环，启动本机进程，利用这种方式，我们就只需要指定 --nproc_per_node 与 --nnodes 即可，就不需要指定WORLD_SIZE了。

单机多卡需要使用下面命令进行运行Python程序：

其中 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --nnodes=1 --node_rank=1 这一串中的参数不要少任何一个参数

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --nnodes=1 --node_rank=1  train.py  --args XXX

三、数据加载加速说明

dataloader提速的参数

num_workers: 加载数据的进程数量，默认只有1个，增加该数量能够提升数据的读入速度。(注意：该参数>1，在低版本的pytorch可能会触发python的内存溢出） pin_memory: 锁内存，加快数据在内存上的传递速度。 若数据加载成为训练速度的瓶颈，可以考虑将这两个参数加上。

data_loader_train = torch.utils.data.DataLoader(dataset=data_set, batch_size=32,num_workers=16,pin_memory=True)

PyTorch分布式训练基础--DDP使用 - 知乎

PyTorch 多卡分布式训练 – CodeTalks

【pytorch记录】pytorch的分布式 torch.distributed.launch 命令在做什么呢-CSDN博客