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梯度更新 分布式训练参数含义： nnodes：节点的数量，通常一个节点对应一个主机，方便记忆，直接表述为主机 node_rank：节点的序号，从0开始 nproc_per_node：一个节点中显卡的数量 -master_addr：master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是…数据并行分布式图：
梯度更新 分布式训练参数含义： nnodes：节点的数量，通常一个节点对应一个主机，方便记忆，直接表述为主机 node_rank：节点的序号，从0开始 nproc_per_node：一个节点中显卡的数量 -master_addr：master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是为了让 其他节点 知道0号节点的位，来将自己训练的参数传送过去处理 -master_port：master节点的port号，在不同的节点上master_addr和master_port的设置是一样的，用来进行通信 参考： https://blog.csdn.net/weixin_45833431/article/details/130721985
https://www.youtube.com/watch?v=LuieZTc-hvUt=203s （代码https://github.com/LambdaLabsML/examples/blob/main
