torch.profiler 多卡并行

在给定的引用中，没有提到 torch.profiler 多卡并行的具体内容。然而，根据引用中的说明，torch.nn.parallel.data_parallel.DataParallel 是用来实现模型的数据并行的。这意味着它可以将模型复制到多个设备上，并在每个设备上运行完整的网络副本，从而加速训练过程。而引用中也提到了数据并行的模式，类比于多个工人一起搬砖，速度更快。所以，torch.profiler 可以在多卡并行的训练中使用，通过对模型的性能分析来查找瓶颈所在。但具体如何使用 torch.profiler 进行多卡并行，请参考官方文档或其他相关资料。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch, cuda, 单机多卡与DDP分布式](https://blog.csdn.net/chuchus/article/details/121521203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [消除训练瓶颈，8点PyTorch提速技巧汇总](https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/126357737)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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