init_process_group函数 解释

init_process_group(backend,
                       init_method=None,
                       timeout=default_pg_timeout,
                       world_size=-1,
                       rank=-1,
                       store=None,
                       group_name=''):

初始化默认的分布式进程组，这也将初始化分布式包。

有两种主要的方法来初始化进程组:

1。显式指定store、rank和world_size。

2。指定init_method(一个URL字符串)，它指示在哪里/如何发现对等体。可以选择指定rank和world_size，或者在URL中编码所有必需的参数（此时不必再单独指定这些参数）。

如果两者都没有指定，init_method将被假定为"env://"。

参数:

1. backend (str or Backend): 要使用的backend。根据构建时的配置，有效值包括“mpi”、“gloo”和“nccl”。这个字段应该以小写字符串的形式给出(例如，"gloo")，它也可以通过后端属性访问(例如，Backend.gloo)。如果在每台机器上使用多个进程，并使用nccl后端，每个进程必须独占访问它使用的每个GPU，因为在进程之间共享GPU可能会导致死锁。
2. init_method (str, optional):指定如何初始化进程组的URL。如果没有指定init_method或store，默认为"env://"。与store互斥。
3. world_size (int, optional):参与任务的进程数。如果指定了“store”，则为必需。
4. rank (int, optional):当前进程的rank。如果指定了“store”，则为必需。
5. store(Store, optional):所有worker都可以访问的键/值存储，用于交换连接/地址信息。与init_method互斥。
6. timeout (timedelta, optional): 对进程组执行操作超时。默认为30分钟。这适用于' ' gloo ' '后端。对于' ' nccl ' '，这只适用于环境变量' ' NCCL_BLOCKING_WAIT ' '或' ' NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING ' '设置为1的情况。当设置' ' NCCL_BLOCKING_WAIT ' '时，这是进程将阻塞并等待集合在抛出异常之前完成的持续时间。当设置' ' NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING ' '时，这是集合将被异步中止并且进程将崩溃的持续时间。' ' NCCL_BLOCKING_WAIT ' '将向用户提供可以捕获和处理的错误，但由于它的阻塞特性，它有性能开销。另一方面，' ' NCCL_ASYNC_ERROR_HANDLING ' '的性能开销很小，但一旦出现错误就会使进程崩溃。这样做是因为CUDA执行是异步的，并且继续执行用户代码不再安全，因为失败的异步NCCL操作可能导致后续CUDA操作在损坏的基础上运行。
7. group_name (str, optional, deprecated)：组名。

启用``backend == Backend.MPI`，PyTorch需要在支持MPI的系统上从源代码构建。

最后

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