torch.distributed 包支持
Pytorch 分布式目前只支持 Linux
Pytorch 中通过 torch.distributed 包提供分布式支持，包括 GPU 和 CPU 的分布式训练支持。。
在此之前，torch.nn.DataParallel 已经提供数据并行的支持，但是其不支持多机分布式训练，且底层实现相较于 distributed 的接口，有些许不足。
torch.distributed 的优势如下：
- 每个进程对应一个独立的训练过程，且只对梯度等少量数据进行信息交换。
在每次迭代中，每个进程具有自己的 optimizer ，并独立完成所有的优化步骤，进程内与一般的训练无异。
在各进程梯度计算完成之后，各进程需要将梯度进行汇总平均，然后再由 rank=0 的进程，将其 broadcast 到所有进程。之后，各进程用该梯度来更新参数。
由于各进程中的模型，初始参数一致 (初始时刻进行一次 broadcast)，而每次用于更新参数的梯度也一致，因此，各进程的模型参数始终保持一致。
而在 DataParallel 中，全程维护一个 optimizer，对各 GPU 上梯度进行求和，而在主 GPU进行参数更新，之后再将模型参数 broadcast 到其他 GPU。
相较于 DataParallel，torch.distributed 传输的数据量更少，因此速度更快，效率更高。
- 每个进程包含独立的解释器和 GIL。
由于每个进程拥有独立的解释器和 GIL，消除了来自单个 Python 进程中的多个执行线程，模型副本或 GPU 的额外解释器开销和 GIL-thrashing ，因此可以减少解释器和 GIL 使用冲突。这对于严重依赖 Python runtime 的 models 而言，比如说包含 RNN 层或大量小组件的 models而言，这尤为重要。
windows报错：
module 'torch.distributed' has no attribute 'get_world_size'
