Monarch🦋：Meta 推出的 PyTorch 分布式编程框架，基于可扩展的 actor 消息机制，重新定义多进程分布式计算。

• 远程 Actors 和 Meshes：支持将 Actors 组织为 Mesh 集合，消息可广播至所有成员，简化大规模分布式通信。
• 容错设计：内建监督树结构，故障自动向上传递，实现细粒度错误恢复和默认鲁棒行为。
• 高效 RDMA 传输：支持基于 libibverbs 的点对点一侧传输，显著降低 GPU/CPU 内存通信开销。
• 分布式张量支持：Actors 可操作跨进程分片张量，天然适配大规模训练任务。
• 简洁 Python API：代码风格直观，轻松创建进程与 Actors，快速构建分布式训练流水线。
• 支持多平台（Fedora、Ubuntu、MacOS），搭配 Rust nightly 工具链，灵活安装，满足不同硬件环境。
• 当前处于实验阶段，功能和 API 仍在迭代，欢迎社区贡献，适合前沿研发和定制化分布式系统构建。

Monarch 不仅提升分布式训练效率，更通过架构创新降低系统复杂度，助力长远可维护的深度学习基础设施建设。