CentOS上PyTorch的并行计算策略

在CentOS上实现PyTorch并行计算主要有以下策略，需根据硬件资源和任务需求选择：

• 数据并行（DataParallel）

  • 单机多卡：通过nn.DataParallel将模型复制到多个GPU，自动分割数据并行计算，适合中小规模模型和数据集。
  • 局限性：存在负载不均衡、通信开销大等问题，仅支持单机。

• 分布式数据并行（DistributedDataParallel, DDP）

  • 多机多卡：基于torch.distributed包，每个GPU对应一个进程，通过Ring-Reduce通信同步梯度，支持大规模分布式训练，效率高于DataParallel。
  • 关键步骤：
    1. 用dist.init_process_group初始化进程组（如NCCL后端）。
    2. 模型通过DDP(model, device_ids=[rank])包装，需配合DistributedSampler处理数据分片。
    3. 启动时需指定进程数（如torchrun --nproc_per_node=4）。

• 模型并行（Model Parallelism）

  • 将模型拆分到不同GPU（如前半部分在GPU 0，后半部分在GPU 1），解决单机内存不足问题，需手动实现模型分块和通信逻辑。

• 混合并行

  • 结合数据并行和模型并行，例如在多机多卡场景中，对大模型进行分片并行，同时利用DDP同步梯度。

注意事项：

• 确保安装NVIDIA驱动、CUDA和PyTorch GPU版本。
• 使用nvidia-smi监控GPU使用情况，调整批量大小和并行数以优化性能。
• DDP需在代码中处理进程间通信，建议参考官方文档配置环境变量（如LOCAL_RANK）。