torch.nn.paralleldata_parallel()在PyTorch中的多GPU并行计算策略

在PyTorch中，可以使用torch.nn.DataParallel()来实现简单的多GPU并行计算。它会自动将模型的前向传播在多个GPU上执行，并将梯度聚合在一个GPU上更新参数。

然而，torch.nn.DataParallel只适用于单主机多GPU的情况，并且在每个GPU上执行的操作是相同的。如果在多台主机上使用多个GPU进行并行计算，则需要使用torch.nn.parallel.data_parallel()。

torch.nn.parallel.data_parallel()可以在多个主机上的多个GPU上执行任意计算操作。它要求将模型和数据手动划分到不同的GPU上，并指定每个GPU上执行的操作。

下面是一个使用torch.nn.parallel.data_parallel()的例子：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import parallel_apply

# 创建一个模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建一个数据集，假设有100个样本，每个样本有10个特征
dataset = torch.randn(100, 10)

# 将数据划分到不同的GPU上
devices = [0, 1]
data = [dataset[i::2].to(device) for i, device in enumerate(devices)]

# 创建模型并将其划分到不同的GPU上
model = MyModel()
model = nn.DataParallel(model, device_ids=devices).to(devices[0])

# 定义前向传播函数
def forward(model, input):
    output = model(input)
    return output

# 执行并行计算
output = parallel_apply(forward, data, devices)

# 合并输出结果
output = torch.cat(output, dim=0)

print(output)

在上述代码中，我们首先创建了一个自定义模型MyModel，它有两个全连接层。然后我们创建了一个包含100个样本的数据集，并将数据划分到两个GPU上。

接下来，我们创建了模型，并使用torch.nn.DataParallel将其划分到两个GPU上。我们还定义了一个前向传播函数forward，它接受一个模型和输入数据，并返回模型的输出。

最后，我们使用torch.nn.parallel.parallel_apply()来在多个GPU上执行前向传播操作，并将输出结果合并。最后打印出输出结果。

这就是使用torch.nn.parallel.data_parallel()进行多GPU并行计算的一个例子。注意，这个方法对于多主机的多GPU并行计算也是适用的。只需将数据和模型正确划分到每个GPU上，并将计算操作定义为前向传播函数即可。