从PyTorch v1.6.0开始，中的功能torch.distributed可以分为三个主要组件：
- 分布式数据并行培训 （DDP）是一种广泛采用的单程序多数据培训范例。使用DDP，可以在每个流程上复制模型，并且每个模型副本都将获得一组不同的输入数据样本。DDP负责梯度通信，以保持模型副本同步，并使其与梯度计算重叠，以加快训练速度。
- 基于RPC的分布式培训 （RPC）旨在支持无法适应数据并行培训的常规培训结构，例如分布式管道并行性，参数服务器范式以及DDP与其他培训范式的组合。它有助于管理远程对象的生命周期，并将自动分级引擎扩展到机器范围之外。
- 集体通信 （c10d）库支持跨组内的进程发送张量。它提供了集体通信API（例如 all_reduce 和all_gather）和P2P通信API（例如 send 和isend）。DDP和RPC（ProcessGroup后端）是从v1.6.0版本起的c10d构建的，其中前者使用集体通信，而后者使用P2P通信。通常，开发人员无需直接使用此原始通信API，因为上述DDP和RPC功能可以满足许多分布式培训方案的需求。但是，在某些情况下，此API仍然很有帮助。一个示例是分布式参数平均，其中应用程序希望在向后传递之后计算所有模型参数的平均值，而不是使用DDP来传递梯度。这可以使通信与计算脱钩，并允许对通信内容进行更细粒度的控制，但另一方面，它也放弃了DDP提供的性能优化。在 与PyTorch编写分布式应用程序 显示了使用c10d通信API的示例。
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