pytorch多进程推理不能直接用torch.multiprocessing.spawn共享模型，因cuda上下文不隔离会导致冲突；须每个进程独立构建加载模型、绑定独立gpu设备、用distributedsampler切分数据、以all_gather合并输出。
PyTorch多进程推理为什么不能直接用torch.multiprocessing.spawn加载同一个模型？
因为模型对象（尤其是含nn.Module和cuda()状态的）不是进程安全的：多个子进程共享模型引用时，会触发CUDA上下文冲突或梯度图残留，常见报错是RuntimeError: unable to open shared memory object或CUDA error: initialization error。
正确做法是每个进程独立构建、加载模型——不是“复制”主进程的模型实例，而是各自调用model = MyModel().load_state_dict(...)。
- 模型加载必须在子进程内部完成，不能在主进程里加载再传入
- 如果用
torch.load(..., map_location='cpu')预加载再分发，依然会因CUDA上下文未隔离而失败 - 务必为每个进程设置独立的CUDA设备号，通过
torch.cuda.set_device(rank)绑定
如何用torch.distributed做数据切分而非模型并行？
分布式推理不等于模型并行；多数场景只需要把输入数据按batch切片，让每个GPU跑一个子集，最后合并结果。这时候用torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')只是为了同步和切分，不需要DistributedDataParallel。
关键函数是torch.utils.data.distributed.DistributedSampler，它会在每个进程里自动跳过不属于本rank的数据索引。
-
DistributedSampler必须配合DataLoader(sampler=...)使用，且shuffle=False时行为可预测 - 若自己手写切分逻辑（比如用
data[start:end]），要确保start = rank * chunk_size，且chunk_size = len(data) // world_size，余数部分需显式处理，否则丢样本 - 注意
num_workers > 0时，子进程内再fork会触发CUDA初始化错误，建议设为0或改用spawn启动方式
torch.multiprocessing.spawn vs mp.spawn：启动方式选哪个？
二者本质相同，但torch.multiprocessing.spawn默认启用fork方式，在Linux上可能继承主进程的CUDA上下文，导致子进程崩溃；而mp.spawn（即torch.multiprocessing.spawn的别名）支持显式指定start_method='spawn'，这才是安全选择。
- 必须加参数
start_method='spawn'，尤其在CUDA环境下 - 入口函数（如
main_worker）必须接收rank和args，并在开头调用init_process_group - 不要在入口函数外定义模型或数据，避免被序列化时带入不可pickle对象（如CUDA tensor）
推理输出怎么合并？要注意哪些隐式同步点？
每个进程输出自己的torch.Tensor结果后，需要用torch.distributed.all_gather收集，而不是靠Python list拼接——后者无法跨进程通信，list里全是空或本地副本。
容易忽略的是：所有gather操作前，必须保证各进程到达同一逻辑点，否则死锁。最稳妥的方式是所有进程都执行一次all_gather，哪怕某rank没数据也要传一个占位tensor。
- 用
torch.empty预分配output tensor，大小统一，避免shape不一致报错 - 如果某rank无数据，仍要调用
all_gather，否则其他rank卡在等待 - CPU tensor也能用
all_gather，但需确保device一致；混合CPU/GPU时建议全转到CPU再gather
事情说清了就结束。真正麻烦的不是写几行spawn或all_gather，而是每个进程里模型加载路径、设备绑定、数据切片边界、tensor device一致性这四点稍有错位，就会静默丢数据或卡死——最好先用2个进程+小数据集跑通全流程，再扩规模。
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