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PyTorch多GPU训练全指南：单机到分布式

在深度学习模型日益庞大的今天，单张GPU的显存和算力早已难以支撑大模型的训练需求。你是否也遇到过这样的场景：刚启动训练，显存就爆了；或者等了十几个小时，epoch才跑了一半？这时候，多GPU并行就成了绕不开的技术路径。

而PyTorch作为当前最主流的深度学习框架之一，提供了多种多GPU训练方案。但很多人在从单卡迁移到多卡时，常常被DataParallel的性能瓶颈困扰，或对DistributedDataParallel复杂的初始化流程望而却步。本文将带你彻底搞懂PyTorch中的多GPU训练机制，从底层原理到实战部署一网打尽。

设备管理是第一步

无论你是用CPU、单GPU还是多GPU，PyTorch中统一的设备抽象让代码具备良好的可移植性。最基础的做法是通过以下方式自动选择设备：

import torch device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"Using device: {device}")

随后，模型和数据都可以通过.to(device)方法完成设备迁移：

model = MyModel().to(device) for data, target in train_loader: data = data.to(device) target = target.to(device) output = model(data)

这里有个关键点：推荐使用.to(device)而非.cuda()。后者只能用于GPU，且不支持动态切换，不利于后续扩展。更重要的是，在多进程DDP训练中，.cuda()会默认使用0号卡，导致严重的资源争抢问题。

如果你只想使用特定几张GPU（比如第0和第2张），可以在导入torch前设置环境变量：

import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,2'

这样torch.cuda.device_count()返回的就是可见的GPU数量，避免意外占用其他卡。注意这必须在import torch之前设置，否则无效。

多GPU并行的两种范式

当单卡无法承载整个模型或批量时，我们通常有两种并行策略：

• 数据并行（Data Parallelism）：每个GPU保存一份完整的模型副本，输入数据被切分后分发到各个设备上独立计算，梯度汇总后同步更新。这是最常见的加速手段。
• 模型并行（Model Parallelism）：将模型的不同层分布到多个GPU上，适用于像LLM这类超大模型。虽然能解决显存问题，但通信开销大，提速有限。

本文聚焦于数据并行，重点对比PyTorch提供的两种实现：DataParallel和DistributedDataParallel。

可以看到，DDP在架构设计上全面胜出。那为什么还有人用DP？因为它写起来太简单了——一行代码就能启用。但代价也很明显：性能差、扩展性弱、容易出错。

DataParallel：简单的代价

torch.nn.DataParallel是PyTorch最早的数据并行方案，适合快速验证想法：

if torch.cuda.device_count() > 1: model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2])

它的运行机制如下：
1. 主进程将输入按 batch 维度拆分；
2. 每个GPU执行前向传播；
3. 所有输出被收集到主卡（通常是0号卡）合并；
4. 反向传播时，主卡收集所有梯度并求平均，再广播回各卡。

这种“中心化”模式带来了几个致命问题：

• 主卡显存爆炸：它不仅要存自己的模型和梯度，还要负责数据聚合，显存占用远高于其他卡；
• 通信瓶颈：所有数据都要经过主卡中转，带宽受限；
• GIL限制：Python全局解释器锁使得多线程并不能真正并行。

更隐蔽的问题出现在损失函数处理上：

loss = criterion(output, label) if isinstance(model, torch.nn.DataParallel): loss = loss.mean() # 否则loss是每个GPU上的scalar，直接backward会累加

因为DP会在每个GPU上独立计算loss，如果不取平均，反向传播时梯度会被放大N倍。

正因为这些问题，尽管DP上手快，但在实际项目中应尽量避免使用。

DistributedDataParallel：现代训练的标准答案

DistributedDataParallel（DDP）才是当前官方推荐的解决方案。它采用“一个GPU对应一个独立进程”的设计，彻底规避了DP的缺陷。要成功运行DDP，需要完成四个核心步骤。

初始化进程组：构建通信桥梁

所有训练进程必须先加入同一个通信组才能协同工作。这是通过torch.distributed.init_process_group实现的：

import torch.distributed as dist def setup_ddp(rank, world_size): torch.cuda.set_device(rank) dist.init_process_group( backend='nccl', init_method='tcp://localhost:23456', world_size=world_size, rank=rank )

其中几个参数值得特别注意：

• backend：通信后端。nccl是NVIDIA GPU的最佳选择，提供高效的集合通信；gloo支持CPU和跨平台但较慢；mpi功能强大但配置复杂。
• init_method：初始化方式。TCP是最常用的，格式为tcp://ip:port。单机可用localhost，多机则需指定主节点IP。
• world_size：总进程数，即总的GPU数量。
• rank：当前进程ID，唯一标识。

这个过程就像是让所有工人先连上同一个对讲频道，确保后续指令可以同步传达。

封装分布式模型：真正的并行计算

模型封装前必须先移动到对应的本地GPU：

model = MyModel().cuda(rank) model = DDP(model, device_ids=[rank], output_device=rank)

这里有两点极易犯错：
1. 必须先.cuda(rank)再封装DDP，否则会报错；
2.device_ids和output_device应设为当前rank，保证数据不出本地设备。

封装后的模型会在每个进程中拥有独立副本，前向和反向完全并行，梯度通过all-reduce算法自动同步。相比DP的手动收集，DDP的通信效率高出一个数量级。

分布式采样器：防止数据重复

为了让每个进程看到不同的数据子集，同时保证整体遍历完整个数据集，必须使用DistributedSampler：

from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler train_sampler = DistributedSampler(train_dataset, shuffle=True) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=train_sampler)

该采样器会根据world_size和rank自动划分索引空间。例如，有1000条数据、4个进程时，每个进程只会拿到250条互不重叠的数据。

但还有一个重要细节：每个epoch开始时要调用set_epoch()打乱顺序：

for epoch in range(epochs): train_sampler.set_epoch(epoch) for data, target in train_loader: # ...

这是因为DistributedSampler内部使用epoch作为随机种子，如果不更新，每轮都会以相同顺序读取数据，影响训练效果。

启动多进程：告别手动管理

过去常用python -m torch.distributed.launch来启动多进程，但从PyTorch 1.10起已被弃用，取而代之的是更强大的torchrun：

torchrun --nproc_per_node=4 \ --master_addr="localhost" \ --master_port=23456 \ train.py

torchrun会自动为每个GPU创建一个进程，并设置好必要的环境变量：

• RANK: 全局进程ID
• LOCAL_RANK: 本机内的GPU ID
• WORLD_SIZE: 总进程数

因此在代码中可以直接获取：

local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"])

这种方式比硬编码rank=0灵活得多，也更容易迁移到多机环境。

SyncBN：别让BatchNorm拖后腿

在分布式训练中，Batch Normalization 的统计量（均值和方差）默认只基于本地batch计算。这就带来一个问题：小批量下的统计估计偏差较大，尤其当每卡batch size很小时，会影响模型性能。

为此，PyTorch提供了SyncBatchNorm，它能在所有GPU之间同步BN统计量，相当于用全局batch来归一化：

model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model).to(device)

转换非常简单，只需一行代码即可将普通BN替换为同步版本。

但也要注意其代价：
- 增加了跨GPU通信开销，训练速度略有下降；
- 仅在world_size > 1时生效；
- 对网络结构有一定要求（如不能有断开的子模块）；
- 如果原始模型没用BN，则无需转换。

一般建议在图像分类、检测等任务中开启SyncBN，尤其是在batch size较小时收益明显。

完整示例：最小可运行模板

下面是一个可以直接运行的DDP训练脚本：

# train_ddp.py import os import torch import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler class DummyDataset(Dataset): def __len__(self): return 1000 def __getitem__(self, i): return torch.randn(3, 224, 224), torch.randint(0, 10, ()) def main(): local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) # 初始化进程组 dist.init_process_group(backend='nccl') torch.cuda.set_device(local_rank) # 模型 model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=False).cuda(local_rank) model = DDP(model, device_ids=[local_rank]) # 数据 dataset = DummyDataset() sampler = DistributedSampler(dataset) loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, sampler=sampler, num_workers=2) # 训练循环 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() model.train() for epoch in range(5): sampler.set_epoch(epoch) for x, y in loader: x, y = x.cuda(local_rank), y.cuda(local_rank) optimizer.zero_grad() out = model(x) loss = criterion(out, y) loss.backward() optimizer.step() print(f"Rank {local_rank} | Epoch {epoch} completed") dist.destroy_process_group() if __name__ == "__main__": main()

运行命令：

torchrun --nproc_per_node=2 train_ddp.py

输出类似：

Rank 0 | Epoch 0 completed Rank 1 | Epoch 0 completed ...

每个进程独立打印日志，说明并行训练已正常工作。

实战建议与常见陷阱

如何查看环境状态？

在典型的PyTorch-CUDA镜像中，可通过以下命令确认环境：

nvidia-smi python -c "import torch; print(torch.__version__)" python -c "print(torch.cuda.is_available())"

这些信息有助于排查驱动、版本兼容等问题。

多机训练注意事项

若扩展至多机训练，还需额外考虑：
- 所有节点时间同步（建议开启NTP）；
- 防火墙开放指定端口；
- 使用共享文件系统或FileInitMethod进行初始化；
- 启动时添加--nnodes=N --node_rank=i参数。

日志与模型保存

在DDP中，通常只允许rank == 0的进程进行日志记录和模型保存，避免重复写入：

if rank == 0: torch.save(model.state_dict(), "checkpoint.pth") print("Checkpoint saved.")

否则可能出现多个进程同时写同一个文件导致损坏的情况。

这种以“进程隔离+高效通信”为核心的分布式设计理念，正成为现代AI训练系统的标准范式。借助预配置的PyTorch-CUDA镜像，开发者得以跳过繁琐的环境搭建，专注于算法创新本身。当你下次面对显存不足或训练缓慢的问题时，不妨试试DDP + torchrun这套组合拳，也许会有意想不到的提升。