分布式启动入门

一、定义

定义
案例

二、实现

定义
1. rank：进程号，在多进程上下文中，我们通常假定rank 0是第一个进程或者主进程，其它进程分别具有1，2，3不同rank号，这样总共具有4个进程
2. node：物理节点，可以是一个容器也可以是一台机器，节点内部可以有多个GPU；nnodes指物理节点数量， nproc_per_node指每个物理节点上面进程的数量
3. local_rank：指在一个node上进程的相对序号，local_rank在node之间相互独立
4. WORLD_SIZE：全局进程总个数，即在一个分布式任务中rank的数量
5. Group：进程组，一个分布式任务对应了一个进程组。只有用户需要创立多个进程组时才会用到group来管理，默认情况下只有一个group
  共有3个节点(机器)，每个节点上有4个GPU，每台机器上起4个进程，每个进程占一块GPU，那么图中一共有12个rank，nproc_per_node=4，nnodes=3，每个节点都一个对应的node_rank。
案例1
1. 使用torch.multiprocessing（python的multiprocessing的封装类) 来自动生成多个进程.

bash 复制代码

mp.spawn(fn, args=(), nprocs=1, join=True, daemon=False)    #自动生成多个进程
fn: 进程的入口函数，该函数的第一个参数会被默认自动加入当前进*程的rank， 即实际调用： fn(rank, *args)
nprocs: 进程数量，即：world_size
args: 函数fn的其他常规参数以tuple的形式传递

bash 复制代码

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
 
def fn(rank, ws, nums):
    dist.init_process_group('nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:28765',
                            rank=rank, world_size=ws)
    rank = dist.get_rank()
    print(f"rank = {rank} is initialized")
    torch.cuda.set_device(rank)
    tensor = torch.tensor(nums).cuda()
    print(tensor)
 
if __name__ == "__main__":
    ws = 2
    mp.spawn(fn, nprocs=ws, args=(ws, [1, 2, 3, 4]))
    
# python test.py

使用torchrun 启动

bash 复制代码

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
import os
 
dist.init_process_group('nccl', init_method='env://')
 
rank = dist.get_rank()
local_rank = os.environ['LOCAL_RANK']
master_addr = os.environ['MASTER_ADDR']
master_port = os.environ['MASTER_PORT']
print(f"rank = {rank} is initialized in {master_addr}:{master_port}; local_rank = {local_rank}")
torch.cuda.set_device(rank)
tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]).cuda()
print(tensor)

#torchrun --nproc_per_node=2 test.py

bash 复制代码

--nnodes: 使用的机器数量，单机的话，就默认是1了
--nproc_per_node: 单机的进程数，即单机的worldsize
--master_addr/port: 使用的主进程rank0的地址和端口
--node_rank: 当前的进程rank

参考：