pytorch 分布式 Node/Worker/Rank等基础概念

在PyTorch中，当使用多个计算节点进行分布式训练时，我们通常会涉及到多个节点（Node），每个节点上运行着一个或多个工作进程（Worker），这些进程被分配了一个全局唯一的等级（Rank）。

以下是一些基本概念的解释和示例代码：

1. Node: 指的是计算机集群中的一台机器。
2. Worker: 在分布式训练中，每个Node可以运行一个或多个工作进程。在PyTorch中，这通常是通过torch.distributed.launch启动多个进程来实现的。
3. Rank: 全局唯一的整数，用于标识每个Worker的序号。Worker之间的通信和数据同步通过Rank来协调。

示例代码：

import torch
import torch.distributed as dist
 
def setup_distributed():
    # 初始化默认组进程组
    dist.init_process_group('nccl', init_method='env://')
    rank = dist.get_rank()
    world_size = dist.get_world_size()
    torch.manual_seed(0)
    return rank, world_size
 
def run_worker(rank, world_size):
    print(f"Worker {rank} is running.")
    # 在这里执行模型定义、数据加载、模型训练等工作
 
if __name__ == "__main__":
    rank, world_size = setup_distributed()
    run_worker(rank, world_size)

在这个例子中，我们定义了一个setup_distributed函数来初始化分布式环境，获取当前进程的Rank和World Size，然后定义了一个run_worker函数来执行具体的工作。在主程序中，我们调用setup_distributed来设置环境，并根据返回的Rank值来决定当前进程的行为。

注意：这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理不同Worker之间的通信和数据同步。