PyTorch在Ubuntu上的并行计算能力非常有力巨大，特别是在GPU加速方面表现出色。本文将详细介绍怎么在Ubuntu上最巨大化PyTorch的并行计算潜能， 包括安装配置、模型并行和数据处理等方面的技巧。

1. 系统周围搭建

1.1 检查Ubuntu下是不是有NVIDIA驱动程序

如果在试试室的同学机器上有之前安装过的NVIDIA驱动， 请关注CUDA Version:11.6，能力。

1.2 安装PyTorch

在Ubuntu上安装PyTorch能通过pip命令完成。先说说 打开终端，运行以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio

安装完成后能用以下命令验证安装是不是成功：

python -c "import torch; print"

2. GPU加速配置

2.1 查看GPU型号和CUDA版本

用以下命令查看你的GPU型号和CUDA版本：

nvidia-smi

2.2 安装CUDA Toolkit

根据你的CUDA版本，从NVIDIA官网下载对应的CUDA Toolkit进行安装。安装完成后配置周围变量，使CUDA命令能在终端中用。

2.3 验证GPU加速

在Python代码中， 用以下命令验证GPU加速是不是成功：

import torch
print)

3. 模型并行

3.1 数据并行

数据并行是指将数据分割成优良几个批次并在优良几个GPU上一边处理。在PyTorch中，能用DataParallel模块实现数据并行。

model = torch.nn.DataParallel

模型并行是指将模型分割成优良几个有些，并在优良几个GPU上一边处理。在PyTorch中，能用nn.parallel.DistributedDataParallel模块实现模型并行。

model = nn.parallel.DistributedDataParallel

4. 数据处理并行

4.1 数据加载并行

在PyTorch中，能用DataLoader类实现数据的并行加载。通过设置num_workers参数，能指定加载数据的线程数。

train_loader = DataLoader

能用torch.jit脚本进行数据预处理，以搞优良处理速度。

torch.jit.script

5.

潜能。在实际应用中，训练速度，加迅速研究研究进度。