随着深度学习技术的不断进步，复杂的网络如大型Transformer架构和更广更深的ResNet等得到了发展，这需要更大的内存空间来支持其训练过程。在深度学习从业者训练这些网络时，经常需要利用多个GPU来有效地进行训练。本文将介绍如何在PyTorch框架下，于GPU集群中设置分布式网络训练。
分布式训练通常在以下两种情况下进行：
情况一：当模型过大而无法在单个GPU的内存中容纳时，需要将模型的不同部分在不同的GPU之间进行拆分。
情况二：当mini-batch数据过大，无法在单个GPU的内存中处理时，需要将mini-batch拆分到不同的GPU上进行处理。
在拆分模型或数据批次时，存在三种主要的处理方法：
方法一：累积梯度。假如我们要训练的批处理大小为256，但单个GPU的内存只能容纳32个批处理大小，那么我们可以执行8次梯度下降迭代（即256/32），无需执行优化步骤，并通过loss.backward()步骤继续累加计算出的梯度。一旦我们累积了256个数据点的梯度，就执行优化步骤，即调用optimizer.step()。
方法二：使用nn.DataParallel。这种方法可以并行化多个GPU上的网络训练，从而减少训练时间。由于代码改动较少，因此适合快速原型制作。nn.DataParallel使用单进程多线程方法在不同的GPU上训练相同的模型，由于存在全局解释器锁定（GIL）问题，这限制了完全并行的分布式训练设置。
方法三：使用nn.DistributedDataParallel。这种方法在GPU上生成单独的进程进行多重处理，并利用GPU之间的通信实现完全并行性。虽然设置DistributedDataParallel管道比nn.DataParallel更复杂，但它能充分利用多个GPU进行训练，大大缩短训练时间。
在使用nn.DistributedDataParallel时，需要注意用nn.SyncBatchNorm替换或包装nn.BatchNorm层，因为BatchNorm层在其计算中需要使用整个批次的统计信息。
在GPU集群上设置分布式训练时，还需要注意节点之间的通信和同步问题。需要设置分布式后端以管理GPU的同步，并确保在每个GPU上启动单独的进程。还需要编写启动脚本，指定主节点和其他节点的信息，以确保节点之间的正确通信。