在使用PyTorch构建神经网络时，如何实现多GPU并行计算来加速模型训练？请提供相关的代码示例。

要实现多GPU并行计算加速模型训练，你需要理解PyTorch的CUDA语义以及如何使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来分配计算任务到不同的设备上。以下是一个使用DataParallel的代码示例：

参考资源链接：[PyTorch官方文档v0.1.11_5：深度学习与自动梯度机制](https://wenku.csdn.net/doc/4ts5symgc9?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要确保你的模型可以被转移到GPU上，并创建多个数据并行模块，以便同时在多个GPU上运行：

    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.nn.parallel
    
    # 假设我们有一个已经定义好的模型
    model = MyModel().cuda()  # 将模型移动到GPU上
    model = torch.nn.DataParallel(model)  # 使用DataParallel包装模型

当你准备好了模型之后，创建DataLoader来加载数据，设置batch_size足够大，以确保每个GPU都能得到充分利用：

    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=..., shuffle=True)

在训练循环中，确保将数据移动到GPU上，然后进行前向传播、计算损失、反向传播和优化器更新步骤：

    for inputs, targets in train_loader:
        inputs, targets = inputs.cuda(), targets.cuda()  # 将输入和目标移动到GPU
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

这段代码展示了如何通过DataParallel模块来实现多GPU训练。当调用model.cuda()时，所有模型的参数和缓冲区都会被复制到每个指定的GPU上。DataParallel会自动处理输入数据的分配和模型输出的收集，使得并行计算变得简单易行。

除了DataParallel，PyTorch还提供了DistributedDataParallel模块，它在多个进程间提供了更好的性能和更细粒度的控制，适合在多个节点上进行大规模并行训练。

通过学习PyTorch官方文档v0.1.11_5中关于CUDA语义、多进程最佳实践等章节，你将能够更深入地理解并应用这些并行计算技术，以实现高效的深度学习模型训练。

参考资源链接：[PyTorch官方文档v0.1.11_5：深度学习与自动梯度机制](https://wenku.csdn.net/doc/4ts5symgc9?spm=1055.2569.3001.10343)