PyTorch 1.0如何支持GPU并行计算？

PyTorch 1.0 引入了对CUDA（Compute Unified Device Architecture）的支持，使得深度学习模型能够在GPU上进行高效的并行计算。以下是如何使用PyTorch 1.0进行GPU支持和并行计算的基本步骤：

1. **安装**：首先确保已经安装了PyTorch的CPU版本，然后根据需要安装CUDA驱动和cuDNN（用于加速深度学习运算的库）。你可以使用`torch.cuda.is_available()`检查是否已正确安装。

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is available")
else:
    print("CUDA is not available")

2. **设备设置**：使用`.to()`方法将张量（Tensor）移动到GPU。如果当前可用，这将会自动发生。

x = torch.randn(5, 5)
x_gpu = x.to('cuda')  # 如果有多个GPU，可以指定为'cuda:0'或'cuda:1'

3. **数据并行**：对于数据并行，可以创建多个拥有相同模型参数的独立副本，每个副本都在一个GPU上运行。`nn.DataParallel`模块可以帮助实现这一点。

model = nn.Sequential(...).to('cuda')
parallel_model = nn.DataParallel(model)  # 并行模式下操作

4. **模型并行**：对于模型并行，可能需要更复杂的策略，如混合精度训练（使用半精度浮点数）或模型分割（将模型拆分为可以在不同GPU上执行的部分），这通常涉及到自定义架构设计和优化。PyTorch提供了`torch.nn.parallel`模块的一些高级功能，例如` DistributedDataParallel`（DDP），用于在分布式环境中进行模型并行。

from torch.nn import DistributedDataParallel as DDP
ddp_model = DDP(model, device_ids=[0, 1])  # 设备id表示要使用的GPU

5. **同步**：为了保持并行执行的同步，PyTorch提供了一些同步机制，如`torch.distributed.all_reduce()`等。

6. **记忆管理**：记得在完成计算后从GPU上移除不需要的数据，以释放内存资源。

x_gpu = x_gpu.cpu()  # 移动回CPU
del x_gpu  # 或者用完之后垃圾回收