pytorch如何使用多线程从cpu传输张量到npu或gpu

PyTorch 提供了多线程和异步数据加载功能，以便高效地将 CPU 中的张量传输到 NPU（如 Tensor Cores）或 GPU 上。特别是当处理大型数据集时，这能显著提升训练速度。以下是使用 torch.utils.data.DataLoader 和 threading 模块的一个简要示例：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.distributed as dist
from threading import Thread

# 创建 Data Loader
dataset = ... # 你的数据集
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=...)

# 定义一个函数用于加载并复制张量到GPU
def copy_to_device(data):
    data_gpu = data.to(device='cuda') if torch.cuda.is_available() else data
    return data_gpu

# 创建一个线程池
num_workers = ...  # 根据需要设置工作线程数
thread_pool = [Thread(target=copy_to_device, args=(batch,)) for batch in dataloader]

# 启动线程并等待它们完成
for thread in thread_pool:
    thread.start()
    thread.join()

# 确保所有批次都在GPU上之后可以继续训练
for batch in dataloader:
    train_on(batch)

# 当数据加载完成后，关闭上下文管理器以释放资源

在这个例子中，每个 `DataLoader` 的批次都会被分发到单独的工作线程中，并在独立的线程中转换到目标设备。注意，为了充分利用并行性，你需要配置正确的进程分布（例如，使用 `torch.multiprocessing.spawn` 或 `DistributedDataParallel`），以及在适当的地方同步（如 `train_on` 函数）。