单机多卡场景

环境准备

请参见《CANN 软件安装指南》手册，安装硬件与OS，NPU驱动和固件以及CANN软件；请参见《Ascend Extension for PyTorch 配置与安装》手册，安装PyTorch框架、torch_npu插件以及APEX模块（可选）。
根据实际需求准备模型环境，如conda、docker以及三方库依赖。
分布式训练场景下，HCCL会使用Host服务器的部分端口进行集群信息收集，需要操作系统预留该部分端口。HCCL建议使用60000-60015端口，也可以通过环境变量HCCL_IF_BASE_PORT指定Host网卡起始端口，此场景下需要预留以指定端口起始的16个端口。
若操作系统端口号预留仅需临时生效，可执行如下命令，临时生效的配置重启后会失效：
sysctl -w net.ipv4.ip_local_reserved_ports=60000-60015

若操作系统端口号预留需永久生效，可执行如下操作：
以root用户登录服务器，编辑“/etc/sysctl.conf”文件。
vim /etc/sysctl.conf

在“/etc/sysctl.conf”文件末尾加上net.ipv4.ip_local_reserved_ports=60000-60015，保存并退出。
执行如下命令使配置生效。
sysctl -p

模型脚本配置

本节以适配样例（DDP场景）章节的代码为样例，介绍将单机单卡训练脚本修改为单机多卡训练脚本的核心步骤。

在主函数中添加如下代码。

添加分布式逻辑，即在环境变量中获取local_rank参数。
```
local_rank = int(os.environ.get("LOCAL_RANK", 0)) 
```

用local_rank自动获取device号。

device = torch.device(f'npu:{local_rank}')

初始化，将通信方式设置为hccl。

torch.distributed.init_process_group(backend="hccl",rank=(args.node_rank)*(args.nproc_per_node) + local_rank)

定义模型后，开启DDP模式。

model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank)

在获取训练数据集后，设置train_sampler。

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_data)

将train_sampler赋值至DataLoader中的sampler。

train_dataloader = DataLoader(dataset = train_data, batch_size=batch_size, sampler = train_sampler)

启动脚本配置

有5种脚本启动方式可拉起多卡训练：

shell脚本方式
mp.spawn方式
Python方式
torchrun方式
torch_npu_run方式（集群场景推荐）：此方式是torchrun在大集群场景的改进版，提升集群建链性能。

附录拉起单机八卡训练中，以一个简单模型脚本为样例，展示了每种拉起方式脚本代码的修改方法以及各种拉起方式的适配方法，用户可以参考学习。

集合通信存在如下约束：
- 数据并行模式中不同device上执行的计算图相同。
- 针对Atlas 训练系列产品：allreduce和reduce_scatter仅支持int8、int32、float16和float32数据类型。
- 针对Atlas A2 训练系列产品/Atlas A3 训练系列产品：allreduce和reduce_scatter仅支持int8、int32、float16、float32和bfp16数据类型。
针对Atlas A2 训练系列产品/Atlas A3 训练系列产品，若用户准备进行2卡训练，可将8卡训练脚本进行改写，改为2卡训练脚本。可参见以下修改方法：
1. 若8卡脚本的batch_size是单卡脚本的batch_size的8倍，则将8卡训练时的batch_size和learning_rate同时除以4，作为2卡训练时的batch_size和learning_rate。
2. 如果使用for循环启动训练入口脚本，则将for循环的次数改为2次。
3. world_size修改为2，并确保训练脚本中dist.init_process_group()中world_size参数为2。
一个Device对应执行一个训练进程，当前不支持多进程在同一个Device上进行训练。

单机多卡示例

以torchrun方式启动为例，通过一个简单的自定义模型，展示单机八卡的模型代码和启动脚本样例。

模型脚本配置示例，以下示例以一个简单的自定义模型为例，适配NPU需要注意和修改的内容已加粗标注。

# 模型代码
import os
import argparse
import tempfile
import torch
import torch_npu
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
# DDP
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

class ToyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ToyModel, self).__init__()
        self.net1 = nn.Linear(10, 10)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.net2 = nn.Linear(10, 5)

    def forward(self, x):
        return self.net2(self.relu(self.net1(x)))

def parse_args():
    # 配置传参逻辑
    parser = argparse.ArgumentParser(description="command line arguments")
    parser.add_argument('--batch_size', type = int, default = 64)
    parser.add_argument('--epochs', type = int, default = 10)
    parser.add_argument('--learning_rate', type = float, default = 0.0001)
    parser.add_argument("--node_rank", type=int)
    parser.add_argument("--nproc_per_node", type=int)
    return parser.parse_args()

def data_process(inputs, labels):
    squeezed_tensor = inputs.squeeze(0).squeeze(0)
    inputs = squeezed_tensor[:, :10]
    labels = labels.repeat(28, 5) * (1/140)
    return inputs, labels

def main():
    # 获取分布式超参数
    args = parse_args() 

    # 添加分布式逻辑
    local_rank = int(os.environ.get("LOCAL_RANK", 0))
    world_size = int(os.environ.get("WORLD_SIZE", 1))

    # 初始化DDP，将通信方式设置为hccl
    dist.init_process_group("hccl", rank=(args.node_rank)*(args.nproc_per_node) + local_rank, world_size=world_size)

    transform = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
    ])
    # 将模型转移到NPU上
    torch_npu.npu.set_device(local_rank)
    #获取device号
    device = torch.device(f'npu:{local_rank}')       
    model = ToyModel().to(device)

    # 定义模型后，开启DDP模式
    model = DDP(model, device_ids=[local_rank], find_unused_parameters=True) 

    train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform = transform)
    # 在获取训练数据集后，设置train_sampler和train_loader
    train_sampler = DistributedSampler(train_dataset, num_replicas=world_size, rank=local_rank)
    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, sampler=train_sampler)

    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.learning_rate)
    step = 0

    for epoch in range(args.epochs):
        model.train()
        for inputs, labels in train_loader:
            # 数据预处理，将数据集的数据转成需要的shape
            inputs, labels = data_process(inputs, labels) 
            # 将数据转到NPU处理
            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) 

            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            # 将loss转到NPU处理
            loss = criterion(outputs, labels).to(device) 
            loss.backward()
            optimizer.step()
            print(f"step == {step}")
            step += 1
    cleanup()


if __name__ == "__main__":
    main()

启动脚本配置样例，通过bash启动即可：

# 启动脚本
NPUS_PER_NODE=8
NNODES=1
NODE_RANK=0
MASTER_ADDR=localhost # 本机地址，不用修改
MASTER_PORT=6004 # 端口号选一个未被占用的端口即可

export NPU_ASD_ENABLE=1 # 特征值检测
source ./test/env_npu.sh   # env_npu.sh配置的环境变量

DISTRIBUTED_ARGS="
    --nproc_per_node $NPUS_PER_NODE \
    --nnodes $NNODES \
    --node_rank $NODE_RANK \
    --master_addr $MASTER_ADDR \
    --master_port $MASTER_PORT
"

torchrun $DISTRIBUTED_ARGS train_8p.py \                     # train_8p.py为上述模型脚本配置示例代码名称，用户可自行定义
                           --nproc_per_node $NPUS_PER_NODE   # 每个设备的卡数
                           --node_rank $NODE_RANK            # 本设备是第几个设备（若单机则为0）
                           --learning_rate 0.0001            # 学习率
                           --batch_size 1                    # 训练批次大小
                           --epochs 1                        # 训练迭代轮数

父主题： 模型脚本与启动脚本配置