PyTorch DDP 必须先调用 torch.distributed.init_process_group 初始化进程组，每个进程独立初始化并传入 backend、init_method、rank、world_size；模型需先 .to(device)（device 由 LOCAL_RANK 动态指定），再包装 DDP 并显式设置 device_ids 和 output_device；数据加载必须用 DistributedSampler 并调用 set_epoch；梯度清零应使用 model.zero_grad(set_to_none=True)。
PyTorch DDP 初始化必须调用 torch.distributed.init_process_group
不初始化就直接用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel，程序会卡死或报 RuntimeError: Default process group is not initialized。这不是警告，是硬性前提。
常见错误是只在 rank 0 上初始化，或漏掉 backend、init_method、rank、world_size 四个必需参数。正确做法是每个进程（每张卡）都独立调用一次：
import torch.distributed as dist
dist.init_process_group(
backend="nccl", # 必须用 nccl（GPU）或 gloo（CPU）
init_method="env://", # 推荐用环境变量启动，避免硬编码地址端口
rank=int(os.environ["LOCAL_RANK"]),
world_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"])
)注意：LOCAL_RANK 是单机多卡时每张卡的本地序号（0,1,2…），WORLD_SIZE 是总卡数；不要混用 RANK（全局序号），尤其在多机场景下容易出错。
模型包装前必须先 model.to(device)，且 device 要和当前 rank 对齐
DDP 不会自动帮你把模型搬到 GPU 上，也不接受 CPU 模型。如果模型还在 CPU 上就传给 DistributedDataParallel，会报 Expected all tensors to be on the same device。
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关键点在于：每个进程只能看到自己的那块 GPU，所以 device 必须按 LOCAL_RANK 动态指定：
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device = torch.device(f"cuda:{int(os.environ['LOCAL_RANK'])}")
model = model.to(device)
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
model,
device_ids=[int(os.environ["LOCAL_RANK"])], # 必须显式指定
output_device=int(os.environ["LOCAL_RANK"]) # 避免 output 被默认搬到 cuda:0
)-
device_ids和output_device缺一不可，尤其当LOCAL_RANK ≠ 0时，漏掉会导致 loss 计算异常或梯度同步失败 - 别用
model.cuda()—— 它默认搬到 cuda:0，多卡时只有 rank 0 的卡能用，其余进程会出错
数据加载必须用 torch.utils.data.distributed.DistributedSampler
普通 DataLoader 会让所有进程读取全部数据，造成重复训练、吞吐翻倍但效果不升反降。DDP 本身不切分数据，靠 sampler 实现样本分流。
必须把 DistributedSampler 作为 DataLoader 的 sampler 参数传入，并设 shuffle=True（它内部已处理 epoch 级 shuffle）：
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(
dataset,
num_replicas=int(os.environ["WORLD_SIZE"]),
rank=int(os.environ["LOCAL_RANK"]),
shuffle=True
)
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=train_sampler)- 别再手动
dataset[rank::world_size]切分 —— 这样无法保证每个 epoch 的 shuffle 独立性和随机性 -
drop_last=True强烈建议开启，否则最后一批可能因各卡样本数不均导致all_reduce卡住 - 验证集也建议用
DistributedSampler（shuffle=False），否则多卡 eval 结果不可比
训练循环中 loss.backward() 前要调用 model.zero_grad(set_to_none=True)
DDP 的梯度同步发生在 backward() 返回后，但如果你沿用单卡习惯用 optimizer.zero_grad()，会触发两次清零（DDP 内部也会清），不仅低效，还可能干扰某些自定义梯度逻辑。
官方推荐方式是直接对模型调用 zero_grad，并启用 set_to_none=True（节省显存）：
for epoch in range(epochs):
train_sampler.set_epoch(epoch) # 关键！确保每 epoch shuffle 不同
for data, target in train_loader:
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimizer.zero_grad() # ❌ 错误：可能与 DDP 内部冲突
# ✅ 正确：
model.zero_grad(set_to_none=True)
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward() # DDP 自动触发 all_reduce 同步梯度
optimizer.step()
另一个常被忽略的点：每个 epoch 开始前必须调用 train_sampler.set_epoch(epoch)，否则多卡间 shuffle 序列完全一致，失去数据多样性。
DDP 的核心其实就三件事：进程组初始化、模型按 rank 绑定设备、数据按 rank 切片。其余都是围绕这三点防错——比如没关 shuffle、没设 set_epoch、或者 device_ids 写成固定值，都会让多卡变成“多个单卡各自训”，表面跑通，实则白费显存和时间。
