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分布式训练中的 rank 和 local_rank

news 来源：原创 2025/5/20 10:39:13

在分布式训练中，rank 和 local_rank 是两个不同的概念，它们分别表示不同层次的进程标识符。理解这两者的区别和关系对于正确设置分布式训练环境至关重要。

`rank` 和 `local_rank` 的定义

rank:
- 全局唯一标识符（Global Rank），表示当前进程在整个分布式训练集群中的全局编号。
- 范围是从 0 到 world_size - 1，其中 world_size 是参与分布式训练的所有进程的总数。
- 每个进程都有一个唯一的 rank，用于区分不同的进程。
local_rank:
- 本地设备标识符（Local Rank），表示当前进程在单个节点（即一台机器）上的设备编号。
- 范围是从 0 到 num_devices_per_node - 1，其中 num_devices_per_node 是该节点上的设备数量（如 GPU 或 NPU 数量）。
- 用于指定当前进程使用的具体设备（如 GPU 或 NPU）。

关系与区别

关系：
- rank 是全局的，标识了每个进程在整个集群中的位置。
- local_rank 是局部的，标识了每个进程在其所在节点上的设备位置。
- 可以通过 rank 和 world_size 计算出 local_rank，公式如下：
```
local_rank = rank % num_devices_per_node
```
- 其中 num_devices_per_node 是每个节点上的设备数量（例如，在一个有4个GPU的节点上，num_devices_per_node 就是4）。
区别：
- rank 是整个集群范围内的唯一标识符，而 local_rank 是节点范围内的标识符。
- rank 通常用于控制全局操作（如同步所有进程），而 local_rank 用于选择特定的设备进行计算。

示例说明

假设你有一个由两台机器组成的集群，每台机器上有两个NPU：

第一台机器：NPU 0 和 NPU 1
第二台机器：NPU 0 和 NPU 1

在这种情况下：

world_size 是 4（因为总共有4个进程）
num_devices_per_node 是 2（因为每台机器有两个NPU）

进程分配

机器	NPU 设备	`rank`	`local_rank`
1	NPU 0	0	0
1	NPU 1	1	1
2	NPU 0	2	0
2	NPU 1	3	1

代码解释

import os
import torch.distributed as dist
import torch_npu

# 初始化过程组
dist.init_process_group("nccl", init_method=f"tcp://{addr}:{port}",
                        rank=rank_id,
                        world_size=world_size)

# 获取 local_rank
local_rank = int(os.environ.get('LOCAL_RANK', 0))

# 设置 NPU 设备
torch_npu.npu.set_device(local_rank)

解释

dist.init_process_group:
- 使用 rank=rank_id 来指定当前进程的全局编号。
- world_size 是总的进程数，包括所有节点上的所有进程。
获取 local_rank:
- 通常通过环境变量 LOCAL_RANK 获取当前进程在本地节点上的设备编号。
- 如果环境变量不存在，默认值为 0。
设置设备:
- 使用 torch_npu.npu.set_device(local_rank) 来指定当前进程使用的 NPU 设备。

示例代码

以下是一个完整的示例，展示了如何在分布式训练中使用 rank 和 local_rank：

import os
import torch
import torch.distributed as dist
import torch_npu

def setup(rank, world_size, addr, port):
    # 初始化进程组
    dist.init_process_group(
        backend="nccl",  # 使用 nccl 后端，适用于 GPU/NPU
        init_method=f"tcp://{addr}:{port}",
        rank=rank,
        world_size=world_size
    )

    # 获取 local_rank
    local_rank = int(os.environ.get('LOCAL_RANK', 0))
    
    # 设置 NPU 设备
    torch_npu.npu.set_device(local_rank)

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

def train(rank, world_size, addr, port):
    setup(rank, world_size, addr, port)

    # 设置设备
    device = torch.device(f"npu:{local_rank}")

    # 创建模型并移动到相应的设备
    model = SimpleModel().to(device)
    ddp_model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank])

    # 其他训练逻辑...

    cleanup()

if __name__ == "__main__":
    # 配置信息
    world_size = 4  # 总共4个进程
    addr = "192.168.1.1"  # 主节点的IP地址
    port = "12355"  # 通信使用的端口

    # 启动每个进程
    import multiprocessing as mp
    processes = []
    for rank in range(world_size):
        p = mp.Process(target=train, args=(rank, world_size, addr, port))
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()