在分布式训练环境中，ngpus_per_node和world_size是两个常用的术语，它们用于配置和管理跨多个节点和GPU的训练过程。
ngpus_per_node:ngpus_per_node指的是单个节点（机器或服务器）上可用于训练的GPU数量。在多GPU训练场景中，你可能希望利用一个节点上的所有GPU来并行处理数据，加速训练过程。这个参数帮助你确定每个节点上有多少GPU可以被分配给训练任务。- 例如，如果你有一台服务器，它配备了4个GPU，那么
ngpus_per_node的值就是4。这个信息用于配置分布式训练环境，确保每个GPU都被有效利用。
world_size:world_size是指参与分布式训练的总进程数。在多节点分布式训练中，每个节点可以运行一个或多个训练进程（通常情况下，每个GPU运行一个进程）。world_size等于所有节点上运行的训练进程的总和。- 例如，如果你有两台服务器，每台服务器有4个GPU，并且你在每个GPU上运行一个训练进程，那么
world_size就是8（2个节点 × 每个节点4个GPU = 8个训练进程）。 world_size用于确定整个分布式训练任务的规模，以及如何管理和同步不同节点和GPU上的训练进程。
在分布式训练框架（如PyTorch的torch.distributed）中，这些参数是配置训练环境、初始化通信协议和同步不同训练进程的关键元素。通过正确设置这些参数，你可以高效地利用跨多节点的资源来加速大规模的深度学习训练任务。
