PyTorch是一個流行的開源機器學習庫，它支持在多個GPU上進行分布式訓練。在Ubuntu上進行PyTorch的分布式訓練通常涉及以下步驟：
安裝PyTorch： 首先，確保你已經在Ubuntu系統上安裝了PyTorch。你可以從PyTorch官網獲取適合你系統的安裝命令。
設置環境變量：
為了啟用分布式訓練，你需要設置一些環境變量。例如，你可以設置NCCL_DEBUG=INFO來獲取NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）的調試信息。
準備數據集：
分布式訓練通常需要將數據集分割成多個部分，每個部分由不同的進程處理。你可以使用PyTorch的DataLoader和Dataset類來實現這一點。
編寫分布式訓練代碼：
在PyTorch中，你可以使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel來包裝你的模型，以實現模型的并行訓練。你需要確保每個進程都有自己的GPU，并且它們能夠通過網絡通信。
啟動分布式訓練：
使用torch.distributed.launch工具或者mp.spawn函數來啟動分布式訓練。你需要指定總的進程數、每個節點的GPU數量以及啟動腳本。
以下是一個簡單的分布式訓練腳本示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
from torch.utils.data import DataLoader, DistributedSampler
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
# 初始化進程組
world_size = 4 # 總進程數
rank = 0 # 當前進程的rank
master_ip = 'localhost' # 主節點的IP地址
master_port = '12345' # 主節點的端口號
torch.distributed.init_process_group(
backend='nccl', # 使用NCCL后端
init_method=f'tcp://{master_ip}:{master_port}',
world_size=world_size,
rank=rank
)
# 定義模型
class Model(nn.Module):
# ...
# 創建模型實例并移動到對應的GPU
model = Model().to(rank)
# 使用DistributedDataParallel包裝模型
model = DDP(model, device_ids=[rank])
# 定義損失函數和優化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 加載數據集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_sampler = DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, sampler=train_sampler)
# 訓練模型
for epoch in range(num_epochs):
train_sampler.set_epoch(epoch)
for data, target in train_loader:
data, target = data.to(rank), target.to(rank)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
# 清理
torch.distributed.destroy_process_group()
在運行上述腳本之前，你需要確保所有節點都能夠通過網絡相互通信，并且已經安裝了必要的依賴庫，如NCCL和CUDA。
啟動分布式訓練的命令可能如下所示：
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE YOUR_TRAINING_SCRIPT.py
或者使用mp.spawn：
import torch.multiprocessing as mp
def train(rank, world_size):
# 初始化進程組和分布式訓練代碼
# ...
if __name__ == '__main__':
world_size = 4
mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)
請注意，這只是一個簡化的例子，實際的分布式訓練可能需要更復雜的設置，包括模型并行化、梯度累積、混合精度訓練等高級特性。
