1. 多线程

运行pytorch，设置 work 不为0时的一个怪异现象。

一个类有 __init__ 函数，也有__del__ 函数，以及其他正常函数。

__init__  被运行后，进行了多线程复制，可能多个线程各自复制了一分这个类的实例。

各个线程在各自空间进行。

最后 __del__  操作进行一次回收。也就是 __del__  和 __init__  是一一对应的，中间的其他线程是独立运行的。

2. 分布式执行

https://lambdalabs.com/blog/multi-node-pytorch-distributed-training-guide

https://www.cnblogs.com/rossiXYZ/p/15553670.html

（1）第一种方式，使用 torchrun 或python3 -m torch.distributed.launch。这种方式要求在每个节点上都要执行命令。每个命令传入了节点数量，节点rank号，主节点地址端口等。该命令根据传入参数创建环境变量，训练程序从环境变量获取rank号等。

参数传入主要是为了方便，也可以直接在训练程序里指定ran号，只要不同节点上运行的程序能区分开rank号并且总的word size符合。

（2）第二种方式，使用mpi，即mpirun。这种方式相当于使用mpi程序启动 python程序。首先需要在mpi程序命令中指定节点列表，也可以通过参数文件传入，设置比较灵活。其次，需要在python程序命令中执行主节点，即rank为0的节点地址，以用来进行 init_process_group 。

　　一般来说，mpi参数节点列表第一个就是rank为0的节点，因此python参数的节点要填写mpi参数节点列表第一个节点。

      也可以子在训练程序中通过rank 0节点广播，让其他节点获取主节点进行 init_process_group  。

     mpi运行节点不必须是节点列表的第一个节点，也就是不必须是rank 0