简介 || 什么是 DDP || 单节点多 GPU 训练 || 容错性 || 多节点训练 || minGPT 训练
PyTorch 中的分布式数据并行 - 视频教程#
创建日期：2022 年 9 月 27 日 | 最后更新：2024 年 11 月 15 日 | 最后验证：2024 年 11 月 5 日
请在下方或 youtube 上观看视频。
本系列视频教程将指导您通过 DDP 在 PyTorch 中进行分布式训练。
本系列从一个简单的非分布式训练任务开始，最终在集群中的多台机器上部署训练任务。在此过程中，您还将学习 torchrun，用于容错分布式训练。
本教程假定您对 PyTorch 中的模型训练有基本的了解。
运行代码#
要运行教程代码，您需要多个 CUDA GPU。通常，这可以在具有多个 GPU 的云实例上完成（教程使用具有 4 个 GPU 的 Amazon EC2 P3 实例）。
教程代码托管在此 github 仓库 中。克隆仓库并跟随学习！
教程章节#
简介（此页面）
什么是 DDP？ 深入浅出地介绍 DDP 的底层原理
单节点多 GPU 训练 使用单台机器上的多个 GPU 训练模型
容错分布式训练 使用 torchrun 使您的分布式训练任务更具鲁棒性
多节点训练 使用多台机器上的多个 GPU 训练模型
使用 DDP 训练 GPT 模型 使用 DDP 训练 minGPT 模型的“实际”示例
