Python中的torch.distributednew_group()方法详解

在PyTorch中，torch.distributed.new_group()方法用于创建一个新的分布式组。分布式组是一组共享相同通信上下文的进程。所有使用相同分布式初始化方法（如torch.distributed.init_process_group）的进程都将在同一个分布式组中。

该方法的语法如下：

torch.distributed.new_group()

参数说明：

该方法没有参数。

返回值：

返回一个torch.distributed.ProcessGroup对象，该对象表示一个新创建的分布式组。

使用例子如下：

import torch
import torch.distributed as dist

def distributed_function(rank, world_size):
    # 1. 初始化进程组
    dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)

    # 2. 创建新的分布式组
    group = dist.new_group()

    # 3. 获取当前进程在分布式组中的组内排名
    group_rank = dist.get_rank(group)

    # 4. 获取当前分布式组的组大小
    group_size = dist.get_world_size(group)

    # 5. 打印当前进程在分布式组中的组内排名和组大小
    print(f"Process {rank}: Group rank: {group_rank}, Group size: {group_size}")

    # 6. 销毁进程组
    dist.destroy_process_group()

if __name__ == "__main__":
    world_size = 4
    processes = []
    for rank in range(world_size):
        p = Process(target=distributed_function, args=(rank, world_size))
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()

在上面的例子中，首先通过调用dist.init_process_group()方法对进程进行分组初始化。然后，通过调用dist.new_group()方法创建一个新的分布式组。接下来，使用dist.get_rank()方法获取当前进程在分布式组中的组内排名，使用dist.get_world_size()方法获取当前分布式组的组大小。最后，通过打印组内排名和组大小，可以看到每个进程在不同的分布式组中具有不同的排名和大小。

需要注意的是，在使用新的分布式组之后，记得调用dist.destroy_process_group()方法来销毁进程组，释放资源。