PyTorch的并行与分布式

在PyTorch中，可以使用多种方法来实现模型参数的并行存储和计算，以提升计算性能。以下是一个简单的分布式数据并行的例子，使用PyTorch的DistributedDataParallel。

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.multiprocessing as mp
 
def init_process(rank, size, backend='tcp'):
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12345'
    dist.init_process_group(backend, rank=rank, world_size=size)
 
def run(rank, size):
    init_process(rank, size)
    # 假设有一个简单的模型
    model = nn.Linear(10, 10).to(rank)
    # 使用DistributedDataParallel
    model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
    # 模拟训练过程
    for i in range(5):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(torch.randn(10, device=rank))
        loss = output.sum()
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
if __name__ == '__main__':
    world_size = 2  # 假设使用两个GPU
    mp.spawn(run, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

这段代码首先定义了一个初始化进程的函数init_process，它设置了必要的环境变量，并初始化了进程组。然后定义了一个run函数，它会在每个进程中被调用。在run函数中，我们实例化了一个模型，并将其转换到了对应的设备上。接着，我们使用DistributedDataParallel来并行化模型，并进行模拟训练。

注意：在实际部署中，你需要根据具体的硬件环境（如多GPU服务器或多节点的集群）来设置MASTER_ADDR和MASTER_PORT环境变量，并选择合适的后端（如gloo或nccl）。