大模型的多显卡训练实现涉及分布式盘算框架。实现方式附代码

一、底子环境设置

  

• 硬件要求：
  
     
  
  • 多块GPU（同一机器或跨机器，需高速互联如NVLink/InfiniBand）。
       
    
     
  
• 软件依靠：
  
  1. pip install torch torchvision torchaudio  # PyTorch基础库
  2. pip install accelerate deepspeed          # 可选：高级分布式库

  复制代码
  
  
  

<hr> 二、数据并行（Data Parallelism）实现

方法1：使用PyTorch的 DistributedDataParallel (DDP)

1. import torch
2. import torch.distributed as dist
3. from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
4. from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
6. # 1. 初始化分布式环境
7. def setup(rank, world_size):
8.     dist.init_process_group(
9.         backend='nccl',  # NVIDIA集体通信库
10.         i

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