各位老铁，大家好！ 欢迎来到今天的PyTorch高级技术讲座，今天咱们要聊的是如何用PyTorch的DataParallel实现多GPU训练，让你的模型跑得飞起。 开场白：单枪匹马 VS 兵团作战 想象一下，你是一个将军，手底下就一个士兵（单GPU），让他搬一座山。这哥们儿得搬到猴年马月？ 但如果你有一百个士兵（多GPU），一声令下，那效率简直是杠杠的！ 深度学习训练也是一样。当你的模型越来越大，数据越来越多，单GPU训练速度慢得让你怀疑人生。这时候，多GPU训练就是救星，它可以让你在有限的时间内训练出更好的模型。 DataParallel：PyTorch多GPU训练的入门神器 PyTorch提供了几种多GPU训练的方法，其中DataParallel是最简单易用的。它就像一个指挥官，自动把你的数据分发到多个GPU上，然后把每个GPU的计算结果汇总起来。 1. DataParallel的基本原理 DataParallel的工作流程大致如下： 数据分割 (Scatter): 将输入的数据按照GPU的数量进行分割，每个GPU分配一部分数据。 模型复制 (Replicate): 将模型复制到每 …