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管理员修改网站的参数会对网站的搜效果产生什么影响?校园网站建设方向

wzjs 2025/9/13 9:17:26

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torchrun

一、什么是 torchrun

二、torchrun 的核心参数讲解

三、torchrun 会自动设置的环境变量

四、torchrun 启动过程举例

机器 A（node_rank=0）上运行

机器 B（node_rank=1）上运行

五、小结表格

PyTorch

一、背景回顾

二、init_process_group

三、脚本中通常的典型写法

通用启动脚本

torchrun 与 torch.multiprocessing.spawn 的对比可以看这篇：

【知识】torchrun 与 torch.multiprocessing.spawn 的对比

`torchrun`

一、什么是 `torchrun`

torchrun 是 PyTorch 官方推荐的分布式训练启动器，它的作用是：

启动 多进程分布式训练（支持多 GPU，多节点）
自动设置每个进程的环境变量
协调节点之间建立通信

二、`torchrun` 的核心参数讲解

torchrun \--nnodes=2 \--nproc_per_node=2 \--node_rank=0 \--master_addr=192.168.5.228 \--master_port=29400 \xxx.py

🔹 1. --nnodes（Number of Nodes）

表示参与训练的总机器数。
你有几台服务器，就写几。
在分布式训练中，一个 node 就是一台物理或虚拟的主机。
node的编号从0开始。

✅ 例子：你用 2 台机器 → --nnodes=2

🔹 2. --nproc_per_node（Processes Per Node）

表示每台机器上要启动几个训练进程。
一个进程对应一个 GPU，因通常设置为你机器上要用到的GPU数。
因此，整个分布式环境下，总训练进程数 = nnodes * nproc_per_node

✅ 例子：每台机器用了 2 张 GPU → --nproc_per_node=2

🔹 3. --node_rank

表示当前机器是第几台机器。
从 0 开始编号，必须每台机器都不同！

✅ 例子：

机器 IP	node_rank
192.168.5.228	0
192.168.5.229	1

🔹 4. --master_addr 和 --master_port

指定主节点的 IP 和端口，用于 rendezvous（进程对齐）和通信初始化。
所有机器必须填写相同的值！

✅ 建议：

master_addr 就是你指定为主节点的那台机器的 IP
master_port 选一个未被占用的端口，比如 29400

三、torchrun 会自动设置的环境变量

当用 torchrun 启动后，它会自动给每个进程设置这些环境变量：

环境变量	含义
`RANK`	当前进程在全局中的编号（0 ~ world_size - 1）
`LOCAL_RANK`	当前进程在本机中的编号（0 ~ nproc_per_node - 1）
`WORLD_SIZE`	总进程数 = `nnodes * nproc_per_node`

你可以在训练脚本里用 os.environ["RANK"] 来读取这些信息：

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

示例分配图：

四、torchrun 启动过程举例

假设：

有 2 台机器
每台机器有 2 个 GPU
总共会启动 4 个进程

机器 A（node_rank=0）上运行

torchrun \--nnodes=2 \--nproc_per_node=2 \--node_rank=0 \--master_addr=192.168.5.228 \--master_port=29400 \xxx.py

机器 B（node_rank=1）上运行

torchrun \--nnodes=2 \--nproc_per_node=2 \--node_rank=1 \--master_addr=192.168.5.228 \--master_port=29400 \xxx.py

torchrun 给每个进程编号的顺序（分配 RANK / LOCAL_RANK）

torchrun 按照每台机器上 node_rank 的顺序，并在每台机器上依次启动 LOCAL_RANK=0, 1, ..., n-1，最后合成 RANK。

RANK = node_rank × nproc_per_node + local_rank

Step 1：按 node_rank 升序处理（node 0 → node 1）

Step 2：每个 node 内部从 local_rank=0 开始递增

本质上：torchrun 是主从结构调度的

所有 node 启动后，都会和 master_addr 通信。

master 会统一收集所有 node 的状态。

每个 node 根据你给的 node_rank 自行派生 local_rank=0~n-1

所有节点通过 RANK = node_rank * nproc_per_node + local_rank 得到自己的全局编号。

这个机制是 可预测、可控、可复现 的。

📦 node_rank=0 (机器 1)
├── local_rank=0 → RANK=0
└── local_rank=1 → RANK=1

📦 node_rank=1 (机器 2)
├── local_rank=0 → RANK=2
└── local_rank=1 → RANK=3

最终分配：

Node Rank	Local Rank	Global Rank (`RANK`)	使用 GPU
0	0	0	0
0	1	1	1
1	0	2	0
1	1	3	1

五、小结表格

参数	作用	设置方式
`--nnodes`	总节点数	你写在命令里
`--nproc_per_node`	每台节点的进程数（= GPU 数）	你写在命令里
`--node_rank`	当前机器编号（0开始）	每台机器唯一
`--master_addr`	主节点 IP（所有节点需一致）	你设置
`--master_port`	主节点端口（所有节点需一致）	你设置
`RANK`	当前进程在所有进程中的编号	`torchrun` 自动设置
`LOCAL_RANK`	当前进程在本节点上的编号	`torchrun` 自动设置
`WORLD_SIZE`	总进程数 = `nnodes * nproc_per_node`	自动设置

PyTorch

PyTorch 的分布式通信是如何通过 init_process_group 与 torchrun 生成的环境变量配合起来工作的。

一、背景回顾

你已经用 torchrun 启动了多个训练进程，并且 torchrun 为每个进程自动设置了这些环境变量：

变量名	含义
`RANK`	当前进程的全局编号（从 0 开始）
`LOCAL_RANK`	本机上的编号（一般等于 GPU ID）
`WORLD_SIZE`	总进程数
`MASTER_ADDR`	主节点的 IP
`MASTER_PORT`	主节点用于通信的端口

那么 这些变量是如何参与进程通信初始化的？ 这就涉及到 PyTorch 的核心函数：

二、`init_process_group`

torch.distributed.init_process_group 是 PyTorch 初始化分布式通信的入口：

torch.distributed.init_process_group(backend="nccl",  # 或者 "gloo"、"mpi"init_method="env://",  # 通过环境变量读取设置
)

关键点：

backend="nccl"：推荐用于 GPU 分布式通信（高性能）
init_method="env://"：表示通过环境变量来初始化

你不需要自己设置 RANK / WORLD_SIZE / MASTER_ADDR，只要写：

import torch.distributed as distdist.init_process_group(backend="nccl", init_method="env://")

PyTorch 会自动去环境中读这些变量：

RANK → 当前进程编号
WORLD_SIZE → 总进程数
MASTER_ADDR、MASTER_PORT → 主节点 IP 和端口

然后就能正确初始化所有通信进程。

三、脚本中通常的典型写法

import os
import torch# 初始化 PyTorch 分布式通信环境
torch.distributed.init_process_group(backend="nccl", init_method="env://")# 获取全局/本地 rank、world size
rank = int(os.environ.get("RANK", -1))
local_rank = int(os.environ.get("LOCAL_RANK", -1))
world_size = int(os.environ.get("WORLD_SIZE", -1))# 设置 GPU 显卡绑定
torch.cuda.set_device(local_rank)
device = torch.device("cuda")# 打印绑定信息
print(f"[RANK {rank} | LOCAL_RANK {local_rank}] Using CUDA device {torch.cuda.current_device()}: {torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())} | World size: {world_size}")

这段代码在所有进程中都一样写，但每个进程启动时带的环境变量不同，所以最终 rank、local_rank、world_size 就自然不同了。

通用启动脚本

#!/bin/bash# 设置基本参数
MASTER_ADDR=192.168.5.228           # 主机IP
MASTER_PORT=29400                   # 主机端口
NNODES=2                            # 参与训练的总机器数
NPROC_PER_NODE=2                    # 每台机器上的进程数# 所有网卡的IP地址，用于筛选
ALL_LOCAL_IPS=$(hostname -I)
# 根据本机 IP 配置通信接口
if [[ "$ALL_LOCAL_IPS" == *"192.168.5.228"* ]]; thenNODE_RANK=0                       # 表示当前机器是第0台机器IFNAME=ens1f1np1  mytorchrun=~/anaconda3/envs/dglv2/bin/torchrun
elif [[ "$ALL_LOCAL_IPS" == *"192.168.5.229"* ]]; thenNODE_RANK=1                       # 表示当前机器是第1台机器IFNAME=ens2f1np1mytorchrun=/opt/software/anaconda3/envs/dglv2/bin/torchrun
elseexit 1
fi# 设置 RDMA 接口
export NCCL_IB_DISABLE=0            # 是否禁用InfiniBand
export NCCL_IB_HCA=mlx5_1           # 使用哪个RDMA接口进行通信
export NCCL_SOCKET_IFNAME=$IFNAME   # 使用哪个网卡进行通信
export NCCL_DEBUG=INFO              # 可选：调试用
export GLOO_IB_DISABLE=0            # 是否禁用InfiniBand
export GLOO_SOCKET_IFNAME=$IFNAME   # 使用哪个网卡进行通信
export PYTHONUNBUFFERED=1           # 实时输出日志# 启动分布式任务
$mytorchrun \--nnodes=$NNODES \--nproc_per_node=$NPROC_PER_NODE \--node_rank=$NODE_RANK \--master_addr=$MASTER_ADDR \--master_port=$MASTER_PORT \cluster.py## 如果想获取准确报错位置，可以加以下内容，这样可以同步所有 CUDA 操作，错误不会“延迟触发”，你会看到确切是哪一行代码出了问题：
## CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 torchrun ...