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前言

在深度学习中，计算效率是模型训练和推理的关键。PyTorch 作为一个强大的深度学习框架，提供了对异步计算的原生支持，特别是在 GPU 上的操作。本文将通过代码示例深入探讨 PyTorch 中的异步计算机制，分析其性能优势，并展示如何通过简单的工具方法测量和优化计算性能。

完整代码：下载链接

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一、异步计算简介

Python 本身并不擅长并行和异步编程，因为其解释器是单线程的，且受全局解释器锁（GIL）的限制。然而，PyTorch 通过其底层的 C++ 后端和调度器，实现了高效的异步计算。特别是在 GPU 上，PyTorch 的操作默认是异步的：当调用 GPU 函数时，操作会被排队到设备上，但不会立即执行。这种机制允许并行执行多个计算任务，例如在 CPU 和 GPU 之间，或在多个 GPU 之间，从而显著提升性能。

以下代码展示了 PyTorch 如何利用异步计算来加速矩阵运算，并与 NumPy 的 CPU 计算进行对比。

二、工具方法

为了便于性能测试和设备管理，我们需要一些实用工具。以下是实现中的三个核心工具方法。

2.1 GPU 设备选择

try_gpu 函数用于检测并选择可用的 GPU 设备。如果指定的 GPU 不可用，则回退到 CPU。

import torchdef try_gpu(i=0):"""如果存在，则返回gpu(i)，否则返回cpu()Args:i (int, optional): GPU设备的编号，默认为0，表示尝试使用第0号GPUReturns:torch.device: 返回可用的设备对象，如果指定编号的GPU可用则返回GPU，否则返回CPU"""if torch.cuda.device_count() >= i + 1:return torch.device(f'cuda:{i}')return torch.device('cpu')

2.2 计时器

Timer 类用于记录代码块的运行时间，支持多次计时并计算平均时间、总和及累积时间。

import time
import numpy as npclass Timer:"""记录多次运行时间"""def __init__(self):self.times = []self.start()