基于pytorch框架用并行的方式实现矩阵相乘

可以使用PyTorch的torch.nn.parallel模块中的DataParallel类来实现矩阵相乘的并行计算。

下面是一个简单的示例代码，其中假设我们有两个大小为(1000, 1000)的矩阵A和B，我们想要计算它们的乘积。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

# 定义模型
class MatrixMultiplyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
    def forward(self, x, y):
        return torch.matmul(x, y)

# 初始化数据
A = torch.randn(1000, 1000)
B = torch.randn(1000, 1000)

# 初始化模型
model = MatrixMultiplyModel()

# 使用DataParallel对模型进行并行化
model = DataParallel(model)

# 将数据移动到GPU上（如果有的话）
if torch.cuda.is_available():
    A = A.cuda()
    B = B.cuda()

# 计算矩阵乘积
result = model(A, B)

在上面的代码中，我们首先定义了一个简单的矩阵相乘模型MatrixMultiplyModel，然后使用DataParallel对模型进行并行化。接下来，我们将数据A和B移动到GPU上（如果有的话），并使用并行化后的模型计算它们的乘积。由于DataParallel会自动将数据分布到多个GPU上进行并行计算，并将结果合并，因此我们不需要手动编写并行化计算的逻辑。