PyTorch Linux集群如何搭建

以下是在Linux集群上搭建PyTorch的步骤：

1. 环境准备：
   • 确保所有节点安装相同版本Linux系统，如CentOS。
   • 安装Python、pip，以及必要的依赖库如nccl、mpi4py等。
   • 安装PyTorch，可选择CPU或GPU版本，GPU版本需先安装CUDA和cuDNN。
   • 配置SSH免密登录，主节点生成密钥对，将公钥复制到所有工作节点。
2. 编写分布式训练脚本：
   • 使用torch.distributed.init_process_group初始化分布式环境，设置backend（如nccl）、init_method（如tcp://<master_ip>:<master_port>）、world_size和rank等参数。
   • 用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel包装模型。
   • 确保数据加载器支持分布式训练，可使用DistributedSampler。
3. 启动分布式训练：
   • 使用torch.distributed.launch脚本启动训练，指定--nproc_per_node（每个节点GPU数量）、--nnodes（总节点数）、--node_rank（当前节点排名）、--master_addr（主节点IP）和--master_port（主节点端口）等参数。