yolov8 多机多卡配置

对于yolov8的多机多卡配置，你可以采用horovod进行实现。根据引用所提到的先决条件，确保不同机器可以访问相同的文件，可以考虑使用NFS（Network File System）来共享训练数据和模型文件。另外，确保不同机器使用相同的训练环境，可以使用Docker来构建和分发环境。此外，还需要确保不同机器可以通过SSH进行交互。

在开始配置之前，请确保已经安装了horovod和yolov8模型的依赖库。接下来，按照以下步骤进行多机多卡的配置：

1. 配置主机：
- 在主机上创建一个训练脚本，例如`train.py`，其中包含yolov8的训练逻辑。
- 在脚本中，使用`horovod.torch`模块来进行多机多卡训练的初始化和同步操作。具体的代码可以参考horovod的官方文档。
- 在脚本中，使用`torch.nn.DataParallel`来指定多卡训练模式。这样可以利用多个GPU对模型进行并行计算。然而，要注意引用提到的问题，即梯度默认在显卡0上计算，可能导致显存分配不均衡。因此，在使用`DataParallel`时，需要自行分配和管理显存，以避免显存占用不均衡的问题。

2. 配置从机：
- 在每个从机上，确保能够访问主机上的训练脚本和相关文件。
- 配置好相同的训练环境，包括依赖库、Python版本等。可以使用Docker来创建相同的环境，并在每台从机上运行相同的Docker容器。

3. 启动训练：
- 在每台从机上，通过SSH连接到主机，并在主机上启动训练脚本。
- 使用`horovodrun`命令来启动训练，并指定使用的GPU数量和总的批量大小。例如，`horovodrun -np 4 -H host1:2,host2:2 python train.py --batch 64 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt`表示使用4个GPU进行训练，每个主机上使用2个GPU，总的批量大小为64。

请注意，以上步骤仅为大致指导，具体的配置可能因实际情况而有所不同。你需要根据你的实际环境和需求进行相应的调整和配置。

: 使用pytorch 的DataParallel mode 指定多显卡的问题
: horovod下使用多机多卡的先决条件
: horovod中的`--nproc_per_node`和`--batch`参数的说明