PyTorch在Debian上的并行计算支持

PyTorch在Debian上支持多GPU和分布式并行计算，主要通过以下方式实现：

• 数据并行：使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP）将模型复制到多个GPU，自动分配数据并行计算。
  • DataParallel适合单机多卡，简单易用。
  • DDP适合大规模分布式训练（支持多机多卡），需配合torch.distributed.launch或mp.spawn启动。
• 模型并行：将模型拆分到不同GPU计算（如前半部分在GPU 0，后半部分在GPU 1），需手动实现模型分片逻辑。
• 环境配置：
  • 安装NCCL库（用于GPU间高效通信）：apt-get install libnccl2 libnccl-dev。
  • 设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES控制可见GPU。
• 启动方式：
  • 单机多卡：python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=GPU数量 脚本.py。
  • 多机分布式：需配置SSH无密码登录，通过init_method指定主节点IP和端口。

参考资料：