pytorch01——pytorch并行计算

1|0并行计算

1|1在利用pytorch做深度学习的过程中，可能会遇到数据量较大，无法在单块GPU上完成，或者需要提升计算速度的场景，这时就需要用到并行计算。

1|21.为什么要做并行计算?

我们学习pytorch的目的是可以编写我们自己的框架，来完成特定地任务。可以说在深度学习时代，GPU的出现让我们可以训练的更快，更好。所以，如何充分利用GPU的性能来提高我们模型学习的效果，这就需要学习pytorch的并行计算。pytorch可以在编写完模型之后，让多个GPU来参与训练。

1|32.CUDA是个啥

CUDA是我们使用GPU的提供商——NVIDIA提供的GPU并行计算框架。对于GPU本身的编程，使用的是CUDA语言来实现的。但是，在我们使用PyTorch编写深度学习代码时，使用的CUDA又是另一个意思。在PyTorch使用 CUDA表示要开始要求我们的模型或者数据开始使用GPU了。

在编写程序中，当我们使用了 cuda() 时，其功能是让我们的模型或者数据迁移到GPU当中，通过GPU开始计算。

1|43.目前采用的并行计算方案

不同的数据分布到不同的设备中，执行相同的任务(Data parallelism)
它的逻辑是，我不再拆分模型，我训练的时候模型都是一整个模型。但是我将输入的数据拆分。所谓的拆分数据就是，同一个模型在不同GPU中训练一部分数据，然后再分别计算一部分数据之后，只需要将输出的数据做一个汇总，然后再反传。其架构如下：

这种方式可以解决之前模式遇到的通讯问题。

PS:现在的主流方式是数据并行的方式(Data parallelism)

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本文作者：DeepBrainBoy
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