文章目录
- 1 为什么要做并行计算
- 2 CUDA是个啥
- 3 做并行的方法
- 3.1 **网络结构分布到不同的设备中(Network partitioning)**
- 3.2 **同一层的任务分布到不同数据中**(**Layer-wise partitioning**)
- 3.3 **不同的数据分布到不同的设备中，执行相同的任务(Data parallelism)**
- 4 参考链接
在利用PyTorch做深度学习的过程中，可能会遇到数据量较大无法在单块GPU上完成，或者需要提升计算速度的场景，这时就需要用到并行计算。本节让我们来简单地了解一下并行计算的基本概念和主要实现方式，具体的内容会在课程的第二部分详细介绍。
1 为什么要做并行计算
我们学习PyTorch的目的就是可以编写我们自己的框架，来完成特定的任务。可以说，在深度学习时代，GPU的出现让我们可以训练的更快，更好。所以，如何充分利用GPU的性能来提高我们模型学习的效果，这一技能是我们必须要学习的。这一节，我们主要讲的就是PyTorch的并行计算。PyTorch可以在编写完模型之后，让多个GPU来参与训练。
2 CUDA是个啥
CUDA是我们使用GPU的提供商——NVIDIA提供的GPU并行计算框架。对于GPU本身的编程，使用的是CUDA语言来实现的。但是，在我们使用PyTorch编写深度学习代码时，使用的CUDA又是另一个意思。在PyTorch使用 CUDA表示要开始要求我们的模型或者数据开始使用GPU了。
在编写程序中，当我们使用了 cuda() 时，其功能是让我们的模型或者数据迁移到GPU当中，通过GPU开始计算。
3 做并行的方法
3.1 网络结构分布到不同的设备中(Network partitioning)
在刚开始做模型并行的时候，这个方案使用的比较多。其中主要的思路是，将一个模型的各个部分拆分，然后将不同的部分放入到GPU来做不同任务的计算。其架构如下：
这里遇到的问题就是，不同模型组件在不同的GPU上时，GPU之间的传输就很重要，对于GPU之间的通信是一个考验。但是GPU的通信在这种密集任务中很难办到。所有这个方式慢慢淡出了视野，
3.2 同一层的任务分布到不同数据中(Layer-wise partitioning)
第二种方式就是，同一层的模型做一个拆分，让不同的GPU去训练同一层模型的部分任务。其架构如下：
这样可以保证在不同组件之间传输的问题，但是在我们需要大量的训练，同步任务加重的情况下，会出现和第一种方式一样的问题。
3.3 不同的数据分布到不同的设备中，执行相同的任务(Data parallelism)
第三种方式有点不一样，它的逻辑是，我不再拆分模型，我训练的时候模型都是一整个模型。但是我将输入的数据拆分。所谓的拆分数据就是，同一个模型在不同GPU中训练一部分数据，然后再分别计算一部分数据之后，只需要将输出的数据做一个汇总，然后再反传。其架构如下：
这种方式可以解决之前模式遇到的通讯问题。
PS:现在的主流方式是数据并行的方式(Data parallelism)
