torch.nn.paralleldata_parallel()在分布式GPU集群上的应用与性能分析

torch.nn.DataParallel()是一个用于在单机多GPU上进行并行计算的工具，可以将模型的计算自动分发到多个GPU上，然后将结果合并。而torch.nn.parallel.data_parallel()则是为了在多机多GPU集群上进行分布式计算而设计的。

torch.nn.DataParallel()的使用非常简单，只需要在模型的实例化之前将模型包装在DataParallel中即可，例如：

# 创建模型
model = Net()

# 使用DataParallel将模型分配到多个GPU上
model = torch.nn.DataParallel(model)

这样，在进行前向计算或者反向传播时，DataParallel会将数据分别发送到每个GPU上进行计算，然后再将计算结果合并。

而torch.nn.parallel.data_parallel()则需要额外设置一些环境变量或者配置文件，以支持分布式计算。通常我们需要使用torch.distributed.launch模块来启动分布式训练，例如：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS \
    your_script.py (--arg1 --arg2 --arg3 and all other arguments of your script)

接下来在your_script.py中使用torch.nn.parallel.data_parallel()来进行分布式计算，例如：

# 创建模型
model = Net()

# 使用data_parallel将模型分配到多个GPU上
model = torch.nn.parallel.data_parallel(model, device_ids=device_ids)

在使用torch.nn.parallel.data_parallel()时，需要传入device_ids参数指定要使用的GPU设备的编号。

对于性能分析，我们可以使用torch.autograd.profiler来查看任务在每个GPU上的运行时间。例如：

with torch.autograd.profiler.profile(use_cuda=True) as prof:
    # 运行前向计算或者反向传播
    output = model(input)
    
print(prof)

上述代码将会输出每个操作的运算时间、占用的内存以及其他统计信息。通过观察这些信息，我们可以了解到模型在每个GPU上的运算性能。

需要注意的是，分布式计算的配置和使用相对复杂，需要结合具体的环境和需求进行设置。以上仅为简单示例，具体的分布式计算还需要根据实际场景进行修改和优化。