Yolo 小白入门 48：多 GPU 训练入门——DDP、batch 与结果一致性

Yolo 小白入门 48：多 GPU 训练入门——DDP、batch 与结果一致性

[!NOTE]
你现在位于《Yolo 全速入门到精通【持续更新中】》的第五章 · 训练优化调参。这一篇不追求堆满参数，而是带你设计“多GPU训练”的最小可验证闭环，并能说清它在数据、模型与业务之间的位置。我们用ultralytics==8.4.123与yolo26n.pt建立可复现基线；学完后，你会得到一份能运行、能检查、也知道何时不能继续的“多GPU训练”实验记录。

事实与版本边界：事实核验日期为 2026-08-20。YOLO26 是当前 Ultralytics 推荐的新项目主线，YOLO11 是成熟生产备选；ultralytics 8.4.123是 Python 软件包版本，不是“YOLOv8.4”。YOLO26 的新增能力不能自动套到 YOLO11 或其他仓库实现上。

📚本篇学习收益：先用“多GPU训练”拿到一份可复现证据，再在下一课继续完成“超参数实验”。查看并订阅「Yolo 全速入门到精通【持续更新中】」专栏，可以按 01—100 的顺序连续学习，不用在版本、数据