用GPU训练模型的那些事：PyTorch 多卡训练实战

🚀 用 GPU 训练模型的那些事：PyTorch 多卡训练实战

随着深度学习模型的规模不断扩大，使用 GPU 进行训练已是标配。而当数据量和模型体量更大时，多张 GPU 的并行训练就变得尤为关键。本文将带你系统了解 PyTorch GPU 训练的正确姿势，并实战演示如何实现 单机多卡并行训练。

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🎯 一、为什么要用 GPU 训练？

深度学习训练过程中，最耗时间的是矩阵计算（如前向传播、反向传播、梯度更新）。相比 CPU，GPU 拥有上千个并行计算核心，极大加速了训练过程：

• 🧠 CPU：适合控制流复杂的任务；
• ⚡ GPU：擅长大规模并行计算，适合深度学习。

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📦 二、PyTorch 中如何使用 GPU？

在 PyTorch 中，只需简单地将模型和数据 .to(device) 即可启用 GPU 加速。