高效利用计算资源：使用torch.nn.parallel.parallel_apply进行GPU并行计算

在深度学习领域，GPU的并行计算是必不可少的。然而，对于大型模型和复杂的计算任务来说，单个GPU的计算能力可能不足以满足需求。因此，高效地利用计算资源，利用多张GPU进行并行计算变得尤为重要。

PyTorch作为一个开源深度学习框架，提供了torch.nn.parallel模块，其中的parallel_apply函数可以帮助我们高效地利用多张GPU进行并行计算。

parallel_apply函数接受两个参数：module和inputs。module是一个包含多个GPU模型的列表，inputs是一个输入数据的列表，其中每个输入都对应一个GPU模型进行计算。parallel_apply函数的功能是将输入数据逐个分配给对应的GPU模型进行计算，并返回计算结果。

下面我们通过一个实例来演示如何使用torch.nn.parallel.parallel_apply进行GPU并行计算。

首先，我们需要导入必要的库并创建一个简单的计算任务。假设我们有3张GPU，并且需要将3个输入向量与3个线性变换模型进行计算，并将计算结果相加。

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

# 定义线性变换模型
class LinearTransform(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(LinearTransform, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建3个线性变换模型
models = [LinearTransform(10, 10) for _ in range(3)]

# 创建3个输入向量
inputs = [Variable(torch.randn(10)) for _ in range(3)]

接下来，我们可以使用parallel_apply函数将输入数据分配给对应的GPU模型进行计算，并返回计算结果。

# 将模型和输入数据分配到各个GPU
models = [model.cuda(i) for i, model in enumerate(models)]
inputs = [input.cuda(i) for i, input in enumerate(inputs)]

# 使用parallel_apply进行并行计算
outputs = parallel_apply(models, inputs)

# 将计算结果相加
result = sum(outputs)

在以上代码中，我们首先使用.cuda(i)将模型和输入数据分配到对应的GPU上。接着，使用parallel_apply函数进行并行计算，并将结果保存在outputs列表中。最后，我们将outputs列表中的所有张量相加得到最终结果。

值得注意的是，使用parallel_apply函数进行并行计算时，输入数据的顺序会影响计算结果的顺序。因此，如果要保持计算结果的顺序一致，需要在创建输入数据列表时进行相应的调整。

在实际应用中，使用torch.nn.parallel.parallel_apply可以帮助我们充分发挥多张GPU的计算能力，提高计算效率。同时，还可以通过调整输入数据的顺序，使计算结果的顺序与输入数据的顺序一致，方便后续处理。

使用torch.nn.parallel.parallel_apply进行GPU并行计算，是高效利用计算资源的重要方式之一，可以在大型深度学习模型和复杂计算任务中发挥重要作用。