分布式日志是指在分布式系统中，多个节点（如多台机器或多个 GPU）协同工作时，对系统运行状态、错误信息、性能指标等进行记录的过程。在 多 GPU/分布式训练 环境下，多个进程会同时运行，普通的 print() 或 logging 可能会在所有 GPU 上重复输出，导致日志混乱。PyTorch Lightning 提供了一些 分布式日志控制工具，确保日志仅在 rank 0 进程打印，防止重复输出。
lightning_utilities.core.rank_zero 是 PyTorch Lightning 提供的 多 GPU 分布式日志控制工具。它主要用于 控制日志打印行为，确保 仅 rank 0 进程 记录日志，避免重复输出。
1. 为什么需要多 GPU 分布式日志控制？
在 DDP (Distributed Data Parallel) 训练模式下，每个 GPU 运行自己的进程，例如：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python train.py
这样会启动 4 个进程（rank 0, 1, 2, 3），如果你使用：
print("Training started!")
你会在 每个 GPU 终端 看到 4 次重复输出