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Pytorch 分布式训练心得（DP|DDP|MP）

记得接触DistributedDataParallel（DDP）之前，自己一直用DataParallel（DP）跑多卡，浪费了不少时间，恰好最近几天接触到了Swin-Transformer就尝试了下DDP,如下是心得。

首先呢，我是在云端租的服务器尝试了单机2、4、8卡训练，采用命令行调用DDP后发现它一直卡在装载模型上占用了GPU显存，必须kill PID才行，也考虑到我习惯用python train.py的方式，就使用了MultiProcessing（MP)的方式，最终成功，关于其具体的实现过程大家可以看看其他博客的做法。我这里考虑到Pertrain 的模型是没用apex的，使用后loss 会从1e+7左右下降，等待时间未免有些得不偿失，还看到有的博主说DDP和apex对model加速差别不大，我就决定用MP了。我这里主要就是DP->DDP->MP+torch的reduce loss+多线程BN(没用apex的是因为没用它加速）

其次，根据我的实验发现，在不考虑装载的时间MP比DP在4卡上大致快了1/4，但与此同时其将Batch_size也缩小了4倍（我认为只要显卡能承受，这样就是比较好的，小batch_size跟稳定，结果也更好一些），要是考虑到装载时间，ennnn,那也还好（除了8卡机，我再一次卡在装载界面，现在还不确定是哪方面的问题，不行的话，就只能租4卡机了）

当然，我对自己的编程能力还没有那么自信，上诉结果可能是因为自己写错了代码，后续还需要根据实验结果看下是否正确）

————————————

废话：在我写完博客再去看8卡机的时候，发现它开始train了，开心（但是它的速度没有变成4卡机的2倍，稍微慢了12.5%）

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