资料内容：
PyTorch 分布式训练初相识
（一）核心概念大揭秘
在深入了解 PyTorch 分布式训练之前，我们先来认识一些关键概念。
节点（Node）：在分布式训练中，节点通常指的是一台独立的计算机。它可以是物理机，也可以是虚
拟机。每个节点都有自己的计算资源，如 CPU、GPU、内存等 。在一个多机分布式训练环境中，可能
会有多个节点协同工作。例如，一个由 4 台服务器组成的集群，每台服务器就是一个节点，它们通过
网络连接在一起，共同完成深度学习模型的训练任务。
进程（Process）：进程是分布式训练中的基本执行单元。每个节点上可以运行多个进程，这些进程
相互协作，共同完成模型的训练。在 PyTorch 分布式训练中，通常会为每个 GPU 分配一个进程。比如
在一台拥有 8 块 GPU 的服务器上进行分布式训练，就可以启动 8 个进程，每个进程负责管理一块 GPU
的计算任务 。每个进程都有自己独立的内存空间和计算资源，它们通过特定的通信机制进行数据交换
和同步。
通信后端（Backend）：通信后端是实现分布式训练中进程间通信的关键组件。PyTorch 提供了多种
通信后端，其中比较常用的有 NCCL（NVIDIA Collective Communication Library）、GLOO 和 MPI
（Message Passing Interface）。NCCL 是 NVIDIA 专为 GPU 设计的高性能通信库，它针对 NVIDIA
GPU 进行了深度优化，能够实现快速的数据传输和高效的集体通信操作，在 GPU 分布式训练中表现出
色，能显著提升训练速度；GLOO 则具有更广泛的适用性，它不仅可以用于 GPU 之间的通信，还能在
CPU 环境以及混合 CPU - GPU 的环境中工作，虽然在纯 GPU 环境下性能可能不如 NCCL，但它的灵活
性使其在一些复杂环境中得到应用；MPI 是一种通用的消息传递接口，在高性能计算领域应用广泛，
它提供了丰富的通信原语和功能，适用于大规模集群环境下的分布式训练 。选择合适的通信后端对于
分布式训练的性能至关重要，需要根据具体的硬件环境和训练需求来决定。例如，在一个全是 NVIDIA
GPU 的集群中，优先选择 NCCL 作为通信后端可以获得最佳的训练性能；而在一个包含多种硬件设备
的异构环境中，GLOO 可能是更合适的选择。
