PyTorch GPU并行计算：在GPU上运行模型实现并行计算

随着深度学习模型的不断增长和复杂化，为了提高训练和推理的效率，使用GPU来进行并行计算已经成为一个常见的选择。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和功能，方便我们在GPU上运行模型实现并行计算。本文将介绍如何使用PyTorch在GPU上运行模型，并通过并行计算加速模型训练和推理过程。

1. 检查GPU可用性

在开始之前，我们需要确保系统中至少有一块可用的GPU。可以使用以下代码片段检查GPU的可用性：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device(