多卡的训练

您提供的命令：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --nnodes=1 train.py

解释：

• --nproc_per_node=2：这意味着每个节点将启动2个进程。
• --nnodes=1：这意味着您总共使用1个节点（即，这不是一个多节点设置）。

那么这是使用 2 个 GPU 还是 1 个？

→ 这使用 2 个 GPU（假设节点上有 2 个 GPU 可用）。

每个进程通常映射到一个 GPU，因此，使用 nproc_per_node=2，您需要机器上至少有2 个 GPU。默认情况下，每个进程被将分配到一个单独的 GPU。

总结：

选项	含义
--nproc_per_node=2	每个节点启动 2 个进程（→ 2 个 GPU）
--nnodes=1	仅使用 1 台物理机器（节点）

如果您的机器只有 1 个 GPU，除非您显式地处理设备分配，否则此命令将引发错误。

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如果您希望获取一个如何使 train.py 支持此设置的最小示例（例如，使用 torch.distributed.init_process_group），请告诉我。