如何使用torch.cuda.comm实现多个GPU之间的数据传输

在使用多个GPU进行训练时，常常需要在不同的GPU之间传输数据。为此，PyTorch提供了torch.cuda.comm模块，用于实现多个GPU之间的数据传输。

torch.cuda.comm模块提供了以下两个函数：

- broadcast(tensor, devices)：将一个张量复制到多个GPU，并在给定的设备上进行广播。

- reduce_add(inputs, destination)：将多个张量相加，并将结果存储在给定设备上的一个张量中。

下面通过一个例子来演示如何使用torch.cuda.comm模块实现多个GPU之间的数据传输。

import torch
import torch.cuda.comm as comm

# 检查系统是否有支持CUDA的设备
if not torch.cuda.is_available():
    print("No CUDA devices found")
    exit()

# 创建随机张量
x = torch.rand(10, 10).cuda(0)

# 复制张量到多个GPU上并广播
devices = [0, 1]  # 假设有两个GPU
x_broadcasted = comm.broadcast(x, devices)

# 在当前设备上打印复制的张量
print("Current device: ", torch.cuda.current_device())
print("Broadcasted tensor: ", x_broadcasted)

# 在多个GPU上执行相加操作
y = torch.rand(10, 10).cuda(1)  # 在第二个GPU上创建一个随机张量
inputs = [x_broadcasted, y]
devices = [0, 1]
z = comm.reduce_add(inputs, destination=0)  # 在      个GPU上进行相加操作

# 在      个GPU上打印结果
if torch.cuda.current_device() == 0:
    print("Sum tensor: ", z)

在上述例子中，首先检查系统是否有支持CUDA的设备。然后，我们在 个GPU上创建一个随机张量x。接下来，我们使用torch.cuda.comm.broadcast()函数将张量x复制到位于列表devices中的多个GPU上，并进行广播。然后，我们在 个GPU上打印广播的张量。接着，我们在 个和第二个GPU上创建两个随机张量，然后使用torch.cuda.comm.reduce_add()函数将这两个张量相加，并将结果存储在位于 个GPU上的张量z中。最后，在 个GPU上打印相加的结果。

这是一个简单的例子，演示了如何使用torch.cuda.comm模块在多个GPU之间进行数据传输。你可以根据自己的需求修改和扩展这个例子。