GPU多卡训练实战指南-创锋一号

引言
一、多卡并行的基本范式
- 1. 数据并行（Data Parallelism）
- 2. 模型并行（Model Parallelism）
二、PyTorch 多卡方案对比
三、DDP 核心组件详解
- 1. 启动方式：必须用 `torchrun`
- 2. 数据分片：`DistributedSampler`
- 3. 模型包裹：`DistributedDataParallel`
- 4. 全局操作：`all_gather` / `reduce`
四、常见误区与最佳实践
- ❌ 误区 1：以为 `DistributedSampler` 就够了
- ❌ 误区 2：在 `__init__` 外调用 `dist.get_rank()`
- ✅ 最佳实践 1：使用 `with torch.no_grad()` 做评估
- ✅ 最佳实践 2：保存/加载模型时用 `module.state_dict()`
- ✅ 最佳实践 3：设置随机种子保证可复现
五、大模型训练的显存优化
- 1. FSDP（Fully Sharded Data Parallel）
- 2. 梯度检查点（Gradient Checkpointing）
六、性能调优建议
结语
参考资料

引言

随着深度学习模型规模的爆炸式增长，单张 GPU 的计算能力和显存已难以满足训练需求。无论是训练百亿参数的大语言模型，还是高分辨率的视觉 Transformer，多 GPU 并行训练已成为现代深度学习系统的标配。

多 GPU 训练主要分为两类：

💡 优势：实现简单，扩展性好；
❗ 挑战：每个 GPU 需能容纳完整模型。