pytorch多GPU并行DistributedDataParallel应用和踩坑记录（本节-单机多卡实现）持续补充

一、 前言

说在前面：网上参考链接很多，参考之后可以实现分布式，但是对其原理还是云里雾里，有时间的建议去看一看原理。并且我实现分布式之后还是显示显存不足，不知道为什么。

参考链接：pytorch多GPU并行训练DistributedDataParallel应用和踩坑记录_train_sampler = distributedsampler(train_dataset, -CSDN博客
https://blog.csdn.net/weixin_44966641/article/details/121872773

二、.实现步骤

1 首先设置程序可见的GPU设备列表：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2,3"?

注意：一定要将其设置在所有访问cuda的语句之前，否则会失效。建议import os后就设置，因为import的文件中可能也有访问cuda的操作。或者在启动程序的命令行中设置，见下文。

2 初始化使用nccl后端：（使用 init_process_group 设置GPU 之间通信使用的后端和端口：）

torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")

3而后为每个进程设置其device：

torch.cuda.set_device(opt.local_rank)
device = torch.device("cuda", opt.local_rank)

4 DistributedDataParallel并不会自动分配数据。如果使用Dataset类的话，构建DataLoader的时候需要使用sampler对其进行采样并分配，具体如下：

train_sampler = DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = DataLoader(train_dataset, opt.batch_size, shuffle=False,  sampler=train_sampler)

5 然后，加载模型，并使用 DistributedDataParallel 包装模型，它能帮助我们为不同 GPU 上求得的梯度进行 all reduce（即汇总不同 GPU 计算所得的梯度，并同步计算结果）。all reduce 后不同 GPU 中模型的梯度均为 all reduce 之前各 GPU 梯度的均值：

model = Model()
model = model.to(device)
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank]，output_device=mypara.local_rank, find_unused_parameters=True)

6. 程序运行

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 main.py
或者用修改torch.distributed.launch用torchrun启动

问题一：显示分布式成功，但是还是报错

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 808.00 MiB (GPU 0; 23.69 GiB total capacity; 21.41 GiB already allocated; 371.69 MiB free; 22.28 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 20344) of binary: /HOME/scz0p8m/.conda/envs/torch/bin/python
Traceback (most recent call last):