大模型的多显卡训练实现涉及分布式计算框架。实现方式附代码

一、基础环境配置

1. 硬件要求：

   • 多块GPU（同一机器或跨机器，需高速互联如NVLink/InfiniBand）。

2. 软件依赖：

   pip install torch torchvision torchaudio  # PyTorch基础库
   pip install accelerate deepspeed          # 可选：高级分布式库

二、数据并行（Data Parallelism）实现

方法1：使用PyTorch的 DistributedDataParallel (DDP)

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler# 1. 初始化分布式环境
def setup(rank, world_size):dist.init_process_group(