D2L-ai项目教程：如何在深度学习中使用GPU加速计算-优快云博客

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D2L-ai项目教程：如何在深度学习中使用GPU加速计算

d2l-en d2l-ai/d2l-en: 是一个基于 Python 的深度学习教程，它使用了 SQLite 数据库存储数据。适合用于学习深度学习，特别是对于需要使用 Python 和 SQLite 数据库的场景。特点是深度学习教程、Python、SQLite 数据库。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/d2/d2l-en

引言

在深度学习领域，GPU（图形处理单元）已经成为不可或缺的计算工具。与传统的CPU相比，GPU凭借其并行计算能力，能够显著加速深度学习模型的训练过程。本文将详细介绍如何在D2L-ai项目中使用GPU进行深度学习计算，帮助读者充分利用硬件资源提升模型训练效率。

GPU基础概念

为什么需要GPU？

GPU最初是为图形渲染设计的，但其并行计算架构恰好非常适合深度学习中的矩阵运算。现代GPU包含数千个小型高效的核心，能够同时处理大量简单的计算任务，这使得它在深度学习模型的训练中表现出色。

GPU与CPU的主要区别

核心数量：CPU通常有4-32个核心，而GPU可能有数千个
计算类型：CPU擅长串行复杂计算，GPU擅长并行简单计算
内存带宽：GPU通常具有更高的内存带宽
功耗：GPU功耗通常高于CPU

环境准备

检查GPU可用性

在使用GPU之前，我们需要确认系统中是否有可用的GPU设备：

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 检查CUDA是否可用
print(torch.cuda.device_count())  # 获取可用GPU数量

设备选择函数

D2L-ai项目提供了便捷的函数来处理设备选择：

def try_gpu(i=0):
    """尝试获取第i个GPU，如果不可用则返回CPU"""
    if torch.cuda.device_count() >= i + 1:
        return torch.device(f'cuda:{i}')
    return torch.device('cpu')

def try_all_gpus():
    """返回所有可用GPU，如果没有则返回CPU"""
    devices = [torch.device(f'cuda:{i}') 
              for i in range(torch.cuda.device_count())]
    return devices if devices else [torch.device('cpu')]

张量与GPU

创建GPU张量

在PyTorch中，我们可以直接在GPU上创建张量：

# 在默认GPU上创建张量
X = torch.ones(2, 3, device=try_gpu())

# 在指定GPU上创建随机张量
Y = torch.rand(2, 3, device=try_gpu(1))

设备间数据传输

当需要在不同设备间传输数据时，需要注意以下要点：

显式拷贝：使用.to(device)或.cuda()方法
自动处理：框架不会自动在不同设备间传输数据
性能考虑：设备间数据传输开销较大，应尽量减少

# 将CPU张量转移到GPU
cpu_tensor = torch.ones(3, 3)
gpu_tensor = cpu_tensor.to(try_gpu())

# 在GPU间传输数据
gpu1_tensor = torch.rand(3, 3, device=try_gpu())
gpu2_tensor = gpu1_tensor.to(try_gpu(1))

神经网络与GPU

模型参数放置

将整个神经网络模型转移到GPU上：

net = nn.Sequential(nn.Linear(10, 1))
net = net.to(device=try_gpu())

训练过程中的GPU使用

在训练循环中，需要确保：

模型参数在GPU上
输入数据在GPU上
损失计算在GPU上

# 准备数据
X_train = torch.rand(100, 10, device=try_gpu())
y_train = torch.rand(100, 1, device=try_gpu())

# 训练循环
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
for epoch in range(10):
    y_pred = net(X_train)
    loss = nn.MSELoss()(y_pred, y_train)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()