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node: 代表物理节点，即电脑台数，一台电脑可以有多个GPU

nnodes：物理节点数，就是电脑数量

node_rank：物理节点的序号，每个电脑的序号

nproc_per_node：每个物理节点上面进程的数量，等价于每个电脑上GPU的数量，就是可以开几个进程。

group：进程组。默认只有一个组

rank & local_rank:
在整个分布式中的序号，每个进程都有一个rank和一个local_rank，rank是相对整个分布式而言（就是序号从0开始一直到整个分布式中最后一个GPU的数，类似于range(0,整个分布式GPU数量），这里不是相对于一个node而言，是所有node的GPU总和），local_rank是每个进程或者GPU相对属于哪个node而言的编号。另外，rank=0代表master进程

如图所示：
有三个node，每个node有4个GPU（则每个node会有四个进程，一个进程对应一个GPU）

在单机多卡的情况下：WORLD_SIZE代表着使用进程数量(一个进程对应一块GPU)，这里RANK和LOCAL_RANK这里的数值是一样的，代表着WORLD_SIZE中的第几个进程（GPU）。
在多机多卡的情况下：WORLD_SIZE代表着所有机器中总进程数(一个进程对应一块GPU)，RANK代表着是在WORLD_SIZE中的哪一个进程，LOCAL_RANK代表着当前机器上的第几个进程（GPU）。
 

图片来自：PyTorch多卡/多GPU/分布式DPP的基本概念(node&rank&local_rank&nnodes&node_rank&nproc_per_node&world_size)_hxxjxw的博客-CSDN博客_nproc_per_node

参考：

1.PyTorch多卡/多GPU/分布式DPP的基本概念(node&rank&local_rank&nnodes&node_rank&nproc_per_node&world_size)_hxxjxw的博客-CSDN博客_nproc_per_node

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