pytorch如何使用多块gpu

PyTorch 如何优雅地驾驭多GPU：一场深度学习的速度革命

多GPU训练在深度学习领域几乎已成标配，它不仅能够显著加快模型训练速度，还为研究者提供了更大的模型规模探索空间。而在众多框架中，PyTorch以其简洁、灵活的设计深受开发者喜爱。然而，对于那些初次尝试利用多GPU提升PyTorch项目性能的新手而言，如何高效地整合多GPU资源仍是一个挑战。本文将带您深入了解PyTorch多GPU训练的核心机制，分享最佳实践，并探索一些鲜为人知但颇具潜力的技术路径。

一、PyTorch多GPU训练入门

（一）单机多卡模式

最简单也是最常见的多GPU使用方式当属DataParallel，它允许我们将模型复制到多个设备上并行处理数据，再汇总结果进行反向传播更新权重。示例如下：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 创建模拟数据
x = torch.randn(100, 10)
y = torch.randint(0, 2, (100,)).long()
dataset = TensorDataset(x,