一、写在前面 随着深度学习技术的不断发展，模型的训练成本也越来越高。训练一个高效的通用模型，需要大量的训练数据和算力。在很多非大模型相关的常规任务上，往往也需要使用多卡来进行并行训练。在多卡训练中，最为常用的就是分布式数据并行（DistributedDataParallel,DDP）。但是现有的有关DDP的教程和博客比较少，内容也比较分散繁琐。在大多数情况下，我们只需要学会如何使用即可，不需要特别深入地了解原理。为此，写下这个系列博客，简明扼要地介绍一下DDP的使用，抛开繁杂的细节和原理，帮助快速上手使用（Allinoneblog）。 篇幅较长，分为上下两篇：这篇简要介绍相关背景和理论知识，下...

一、简要回顾DDP 在上一篇文章中，简单介绍了Pytorch分布式训练的一些基础原理和基本概念。简要回顾如下： 1，DDP采用Ring-All-Reduce架构，其核心思想为：所有的GPU设备安排在一个逻辑环中，每个GPU应该有一个左邻和一个右邻，设备从它的左邻居接收数据，并将数据汇总后发送给右邻。通过N轮迭代以后，每个设备都拥有全局数据的计算结果。 2，DDP每个GPU对应一个进程，这些进程可以看作是相互独立的。除非我们自己手动实现，不然各个进程的数据都是不互通的。Pytorch只为我们实现了梯度同步。 3，DDP相关代码需要关注三个部分：数据拆分、IO操作、和评估测试。 二、DDP训练框架...