PyTorch 并行计算详解 🚀

PyTorch 提供了多种并行计算方式，帮助开发者高效利用多核CPU和多GPU资源。以下是核心内容：

1. 数据并行（Data Parallelism）

通过 torch.nn.DataParallel 或 DistributedDataParallel 实现，将数据分片并分配到多个设备上进行计算。

- **优点**：易于实现，适合多GPU场景 - **缺点**：存在冗余通信，不支持模型并行 - **适用场景**：大规模数据训练，如图像分类

2. 模型并行（Model Parallelism）

将模型的不同部分分配到不同设备，适合单卡无法容纳完整模型的情况。

- **实现方式**：手动分割模型层 - **工具**：`torch.distributed` 模块 - **挑战**：需要精细设计数据流和设备通信

3. 分布式训练（Distributed Training）

利用多台机器协作训练模型，PyTorch 提供了 torch.distributed.launch 和 torchrun 工具支持。

- **通信后端**：Gloo、NCCL、MPI - **关键API**：`torch.distributed.init_process_group` - **扩展阅读**：[PyTorch分布式训练指南](/pytorch/distributed_training)

4. 并行计算最佳实践

✅ 使用 torch.utils.data.DistributedSampler 实现数据均衡
✅ 通过 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 优化通信效率
✅ 配合 torch.cuda.streams 实现异步数据传输

如需进一步了解 PyTorch 的分布式训练框架，可访问 PyTorch官方文档 获取详细技术说明。