multiprocessing_distributed

`multiprocessing_distributed`是PyTorch库中的一个功能，它利用`torch.multiprocessing`模块来实现多进程并行计算，特别是在分布式训练环境中。`torch.multiprocessing.spawn`函数是其中的关键工具，它允许你在单台或多台机器上启动多个独立的进程，这些进程可以共享数据并协同工作。

举个例子[^1]，在以下代码中，`mp.spawn`被用来启动四个进程（由`nprocs=world_size`指定），每个进程都有自己的`rank`标识（从0开始）。当运行时，如果在主进程中调用`spawn`，每个子进程都会执行`example`函数，并打印出自己在世界中的位置：

def example(rank, world_size):
    print(f"I am process {rank} of {world_size}")

if __name__ == "__main__":
    world_size = 4
    mp.spawn(example, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

在更复杂的分布式训练场景下，`MultiWorkerMirroredStrategy`策略[^2]会被用来进行跨多个工作进程的同步训练，比如在多GPU或者多机器集群中。这种策略允许模型在多个设备之间镜像复制，通过不同通信方式（RINGCollective, NCCLCollective, AUTO）协调梯度更新。

创建和配置分布式策略通常涉及设置相关参数，如`num_gpus`和`distribution_strategy`，并通过`get_distribution_strategy()`方法生成特定类型的策略实例，如`tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy`。