1.背景介绍
在pytorch的多卡训练中，通常有两种方式，一种是单机多卡模式（存在一个节点，通过torch.nn.DataParallel(model)实现），一种是多机多卡模式（存在一个节点或者多个节点，通过torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)，在单机多卡环境下使用第二种分布式训练模式具有更快的速度。pytorch在分布式训练过程中，对于数据的读取是采用主进程预读取并缓存，然后其它进程从缓存中读取，不同进程之间的数据同步具体通过torch.distributed.barrier()实现。
2.通俗理解torch.distributed.barrier()
代码示例如下：
def create_dataloader(): #使用上下文管理器中实现的barrier函数确保分布式中的主进程首先处理数据，然后其它进程直接从缓存中读取 with torch_distributed_zero_first(rank): dataset = LoadImagesAndLabels() from contextlib import contextmanager #定义的用于同步不同进程对数据读取的上下文管理器 @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): Decorator to make all processes in distributed training wait for each local_master to do something. if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield #中断后执行上下文代码，然后返回到此处继续往下执行 if local_rank == 0: torch.distributed.barrier()（1）进程号rank理解
在多进程上下文中，我们通常假定rank 0是第一个进程或者主进程，其它进程分别具有0，1，2不同rank号，这样总共具有4个进程。