pytorch DDP 介绍(一):变量介绍

node
物理节点,就是一台机器,节点内部可以有多个GPU(一台机器有多卡)。

rank & local_rank
用于表示进程的序号,用于进程间通信。每一个进程对应了一个rank。

rank=0的进程就是master进程。

local_rank: rank是指在整个分布式任务中进程的序号;local_rank是指在一台机器上(一个node上)进程的相对序号,例如机器一上有0,1,2,3,4,5,6,7,机器二上也有0,1,2,3,4,5,6,7。local_rank在node之间相互独立。

单机多卡时,rank就等于local_rank

nnodes
物理节点数量

node_rank
物理节点的序号

nproc_per_node
每个物理节点上面进程的数量。

group

进程组。默认只有一个组

world size 全局的并行数
全局(一个分布式任务)中,rank的数量。

每个node包含16个GPU,且nproc_per_node=8,nnodes=3,机器的node_rank=5,请问world_size是多少? 答案:world_size = 3*8 = 24

 

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