torch.distributed.init_process_group()详细说明(RANK/WORLD_SIZE)

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前言

最近在研究deepspeed的方法，得知deepspeed方法也是对pytorch分布式调用的进一步封装，我将回顾以往知识（重温(已忘记了)），之前多数直接使用torch函数调用，或已不太记得之前研究过的东西了，今日特意回顾torch的init_process_group函数，但介于有rank world_size等配置，我特意写此文章详细整理该知识。

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一、torch.distributed.init_process_group函数定义

torch.distributed.init_process_group(
    backend,
    init_method=None,
    timeout=datetime.timedelta(seconds=1800),
    world_size=-1,
    rank=-1,
    store=None,
    group_name='default',
    **kwargs
)


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参数说明：

backend：指定分布式后端的名称，例如 ‘nccl’、‘gloo’ 或 ‘mpi’。
init_method：初始化方法的 URL 或文件路径。默认为 None，表示使用默认的初始化方法。
timeout：初始化过程的超时时间，默认为 1800 秒。
world_size：参与分布式训练的总进程数。默认为 -1，表示从环境变量中自动获取。
rank：当前进程的排名。默认为 -1，表示从环境变量中自动获取。
store：用于存储进程组信息的存储对象。默认为 None，表示使用默认存储。
group_name：进程组的名称，默认为 ‘default’。
**kwargs：其他可选参数，根据不同的分布式后端而定。

二、RANK、WORLD_SIZE 和 LOCAL_RANK

在分布式训练中，RANK、WORLD_SIZE 和 LOCAL_RANK 都是用于标识进程的环境变量，但它们的含义略有不同：

1、RANK说明

RANK 表示当前进程在所有进程中的排名。例如，如果有 4 个进程，它们的 RANK 分别为 0、1、2 和 3。在分布式训练中，我们通常需要使用 RANK 来决定当前进程的角色和任务，例如是否是主进程、是否需要保存模型等。

2、WORLD_SIZE说明

WORLD_SIZE 表示所有进程的总数。例如，如果有 4 个进程，它们的 WORLD_SIZE 均为 4。在分布式训练中，我们通常需要使用 WORLD_SIZE 来决定数据并行的方式和分配任务的方式等。

3、LOCAL_RANK说明

LOCAL_RANK 表示当前进程在同一台计算机上的排名。例如，如果有 4 个进程，其中 2 个运行在计算机 A 上，另外 2 个运行在计算机 B 上，那么在计算机 A 上运行的两个进程的 LOCAL_RANK 分别为 0 和 1，在计算机 B 上运行的两个进程的 LOCAL_RANK 分别为 0 和 1。在分布式训练中，我们通常需要使用 LOCAL_RANK 来决定如何分配 GPU 设备和数据等。

在分布式训练中，这三个环境变量通常需要在所有进程中保持一致，并且需要在初始化分布式训练环境时设置。例如，在 PyTorch 中，可以使用 torch.distributed.init_process_group() 函数来初始化分布式训练环境，并自动设置这三个环境变量。

三、环境变量与应用

我将在这里介绍只有2个进程的world_size与rank的使用方法，在启动2个进程前，我先介绍1个进程的环境配置等方法，特别是结合torch的init_process_group搭配使用方式。

但使用分布式环境前，都需要在os.environ系统环境变量声明ip与port端口，如下：

# 设置主进程的 IP 地址和端口号
os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1'
os.environ['MASTER_PORT'] = '29501'
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当然，你也可以执行代码借助命令给定，我这里是在py文件中直接配置。

1、使用系统环境配置

直接使用os.environ系统环境变量指定rank与world_size，init_process_group能自动获取系统配置，我在这里rank=0，world_size=1分别表示进程rank0与共1个进程，如下：

os.environ['RANK'] = '0'
os.environ['WORLD_SIZE'] = '1'
# 初始化分布式训练环境
dist.init_process_group(backend='nccl')

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完整的示列代码如下：

import torch.distributed as dist
import os
# 设置主进程的 IP 地址和端口号
os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1'
os.environ['MASTER_PORT'] = '29501'
os.environ['RANK'] = '0'
os.environ['WORLD_SIZE'] = '1'
dist.init_process_group(backend='nccl') # 初始化分布式训练环境
# 获取当前进程的排名和总进程数
rank = dist.get_rank()
world_size = dist.get_world_size()
print(f"Rank: {rank}, World size: {world_size}") # 在分布式训练中使用排名和总进程数
# 执行分布式训练代码
# ...
dist.destroy_process_group()  # 释放资源
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结果如下：

2、init_process_group直接配置

你也可以不使用os.environ系统环境变量指定rank与world_size，直接使用init_process_group指定，效果和上面一致，如下：

dist.init_process_group(backend='nccl',rank=0,world_size=1)  # 初始化分布式训练环境
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完整的示列代码如下：

import torch.distributed as dist
import os
# 设置主进程的 IP 地址和端口号
os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1'
os.environ['MASTER_PORT'] = '29501'
dist.init_process_group(backend='nccl',rank=0,world_size=1)  # 初始化分布式训练环境
# 获取当前进程的排名和总进程数
rank = dist.get_rank()
world_size = dist.get_world_size()
print(f"Rank: {rank}, World size: {world_size}") # 在分布式训练中使用排名和总进程数
# 执行分布式训练代码
# ...
dist.destroy_process_group()  # 释放资源
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结果如下：

3、多个进程应用（world_size=2）

我们继续设置2个进程world_size=2，则使用2个rank分别运行各自子进程，每个子进程我们会有一个py文件代码，主要更改地方为rank与world_size值，其中2个py文件分别为
try_rank0.py与try_rank1.py，其代码如下：

try_rank0.py:

import torch.distributed as dist
import os
# 设置主进程的 IP 地址和端口号
os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1'
os.environ['MASTER_PORT'] = '29501'

dist.init_process_group(backend='nccl', rank=0, world_size=2)  # 初始化分布式训练环境
# 获取当前进程的排名和总进程数
rank = dist.get_rank()
world_size = dist.get_world_size()
print(f"Rank: {rank}, World size: {world_size}") # 在分布式训练中使用排名和总进程数
# 执行分布式训练代码
# ...
dist.destroy_process_group()  # 释放资源
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try_rank1.py:

import torch.distributed as dist
import os
# 设置主进程的 IP 地址和端口号
os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1'
os.environ['MASTER_PORT'] = '29501'
# 设置当前进程的局部排名（local_rank）
os.environ['RANK'] = '1'
os.environ['WORLD_SIZE'] = '2'

dist.init_process_group(backend='nccl') # 初始化分布式训练环境
# 获取当前进程的排名和总进程数
rank = dist.get_rank()
world_size = dist.get_world_size()
# 在分布式训练中使用排名和总进程数
print(f"Rank: {rank}, World size: {world_size}")
# 执行分布式训练代码
# ...
dist.destroy_process_group()  # 释放资源
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需先执行运行主节点try_rank0.py文件，在执行try_rank1.py文件，其结果分别如下:

四、模型应用

这里，我们首先调用 dist.init_process_group() 来初始化分布式训练环境。然后定义了一个简单的线性模型，并使用随机生成的数据进行训练。最后，我们调用 dist.destroy_process_group() 来释放资源。
请注意，这只是一个简单的示例，实际使用中可能需要更复杂的模型和数据。同时，请确保在每个进程中都正确地调用了 torch.distributed.init_process_group()，并根据实际情况设置其他参数。

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import os

# 设置环境变量 MASTER_ADDR 和 MASTER_PORT
os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1'
os.environ['MASTER_PORT'] = '29505'
# 设置环境变量 RANK
os.environ['RANK'] = '0'
os.environ['WORLD_SIZE'] = '2'

# 初始化分布式训练环境，尽管系统环境给了world_size为2，但调用给的是1，不冲突
dist.init_process_group(backend='nccl', rank=0,world_size=1)

# 定义线性模型
class LinearModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型实例
model = LinearModel()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
model = model.to(torch.device('cuda'))
# 生成随机数据
x = torch.randn(100, 1)
y = 3 * x + 2 + torch.randn(100, 1) * 0.1

# 将数据分发到各个进程
x = x.to(torch.device('cuda'))
y = y.to(torch.device('cuda'))

# 在每个进程上进行训练
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(loss)

# 释放资源
dist.destroy_process_group()
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运行结果如下：

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