PyTorch分布式訓練：多GPU、數據并行與模型并行

在深度學習領域，模型的復雜性和數據集的巨大規模使得訓練過程變得極具挑戰性。為了加速訓練過程，利用多個GPU進行并行計算是一種常見的方法。PyTorch作為一種流行的深度學習框架，提供了強大的分布式訓練工具，使得多GPU、數據并行和模型并行等技術變得更加容易實現。

本篇博文將深入介紹如何使用PyTorch進行分布式訓練，包括多GPU訓練、數據并行和模型并行的實現方法。我們將從基本概念開始，逐步深入，幫助各位更好地理解和應用這些技術。

1. 分布式訓練簡介

分布式訓練是指將訓練過程分散到多個計算設備上，以提高訓練速度和性能。在PyTorch中，分布式訓練可以通過torch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel等模塊來實現。這些模塊提供了不同的并行策略，適用于不同規模的訓練任務。