pytorchDDP nccl超时时间怎么设置

PyTorch中的Data Distributed (DDP) 配合NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）用于加速分布式训练。当遇到超时时，你可以通过设置`ddp_backend`配置项以及NCCL相关的环境变量来调整超时时间。

例如，你可以设置`ncclTimeout`环境变量来控制NCCL的连接超时时间，通常这是在DistributedDataParallel的初始化时进行的：

import os
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

os.environ['NCCL_TIMEOUT'] = '0'  # 设置超时时间为0秒，表示无限制
model = DDP(model, device_ids=[your_device_id], find_unused_parameters=True)

如果你想要更精细地控制，还可以使用`torch.distributed.launch`脚本工具，它允许你传递命令行参数到子进程中，其中可以包含`--nnodes`, `--nproc_per_node`, 和`--timeout`等选项。