最通俗的语言详细解释一下world size、batch size、GPU数量等概念之间的关系

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1. world size

• 定义：world size 就是参与分布式训练/推理的总进程数，通常等于你用的总GPU数。

• 举例：如果你有2台机器，一台4张GPU，一台3张GPU，总共7张GPU，那么 world size = 7。

2. num workers

• 定义：是指数据加载（DataLoader）时使用的工作线程（worker）数量，主要用于加速数据读取和预处

• 举例：num_workers: 3 表示会有3个子进程同时负责从硬盘读取图片、做预处理、送到主进程。

• 和world size区别
  • world size 是总的分布式进程数，通常等于总GPU数
  • num_workers 是每个GPU的数据加载子进程数。

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3. batch size

• 定义：batch size 是每次送入模型计算的样本数。

有两种情况

• 单卡训练：batch size 就是每次送入这张卡的样本数。

• 多卡分布式训练：有两种说法：

  • local batch size（本地batch size）：每张卡/每个进程的batch size。

  • global batch size（全局batch size）：所有卡加起来的总batch size。

    • 公式：global batch size = local batch size × world size

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4. GPU数量

• 定义：你实际用的物理GPU数量，通常和 world size 一致（每个进程绑定一张GPU）。

• 分布式训练/推理：每个进程负责一部分数据，多个进程/卡并行工作。

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5. 它们之间的关系

举例说明

假设你有4张GPU，想用分布式方式做推理或训练：

• world size = 4（4个进程，每个进程1张卡）

• local batch size = 32（每张卡每次处理32个样本）

• global batch size = 32 × 4 = 128（4张卡一共每次处理128个样本）

每个主进程只负责自己那一份数据，最后再把结果合并。

• 每个进程可以再启动多个数据加载子进程（num_workers），这些子进程只负责搬运数据，不负责模型计算。

• 所以：主进程负责模型和GPU，子进程负责数据加载

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5. 代码和命令中的体现

假如你用如下命令启动分布式：

torchrun --nproc_per_node=4 your_script.py --batch_size 32

• 这里 --nproc_per_node=4 表示 world size = 4

• --batch_size 32 通常指 local batch size

• 实际每次全局处理的数据量是 32 × 4 = 128

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6. 直观图示

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7. 总结

• num workers：处理数据的子进程数

• world size：总进程/总GPU数

• local batch size：每卡/每进程的batch size

• global batch size：所有卡加起来的总batch size

• 分布式：每个进程/卡处理一部分数据，最后合并结果