一、 周围准备

在开头之前，确保你的CentOS系统满足以下要求：

• 64位CentOS 7或更高大版本
• NVIDIA GPU和相应的驱动程序
• 安装CUDA Toolkit
• 安装cuDNN

1.1 安装CUDA Toolkit

从NVIDIA官网下载与你的GPU兼容的CUDA Toolkit版本，并按照官方指南进行安装。

1.2 安装cuDNN

下载与CUDA版本兼容的cuDNN库，并按照官方指南进行安装。

1.3 安装NVIDIA GPU驱动

确保你的CentOS系统上已经安装了NVIDIA GPU驱动。你能通过以下命令检查是不是已经安装了驱动：

nvidia-smi

如果没有安装驱动，能参考NVIDIA官方文档进行安装。

二、安装PyTorch

你能用pip或conda来安装PyTorch。确保选择与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。

2.1 用pip安装PyTorch with CUDA 11.7

wget https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
sudo pip install torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch

三、 验证安装

安装完成后你能到GPU：

import torch
print)
print)

如果输出看得出来True以及你的GPU型号，说明PyTorch已经成功配置了GPU加速。

四、数据并行

数据并行是最常用的并行计算方法之一。它将模型和数据分布到优良几个GPU上进行训练。个个GPU处理模型的一有些数据，然后汇总后来啊。

4.1 实现数据并行

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
from torch.nn.parallel import DataParallel
# 初始化进程组
def setup:
    dist.init_process_group
# 清理进程组
def cleanup:
    dist.destroy_process_group
# 定义轻巧松的模型
class ToyModel:
    def __init__:
        super.__init__
        self.fc = nn.Linear
    def forward:
        return self.fc
# 自定义数据集
class MyDataset:
    def __init__:
        self.data = torch.randn
        self.target = torch.randn
    def __len__:
        return len
    def __getitem__:
        return self.data, self.target
# 主函数
def main:
    setup
    local_rank = rank
    device_id = local_rank % torch.cuda.device_count
    dataset = MyDataset
    sampler = DistributedSampler
    dataloader = DataLoader
    model = ToyModel.to
    model = DataParallel
    optimizer = optim.SGD, lr=0.01)
    criterion = nn.MSELoss
    for epoch in range:
        sampler.set_epoch
        for data, target in dataloader:
            data, target = data.to, target.to
            optimizer.zero_grad
            output = model
            loss = criterion
            loss.backward
            optimizer.step
    cleanup
if __name__ == '__main__':
    main

五、 模型并行

模型并行是另一种并行计算方法，它将模型的不同有些分布到优良几个GPU上。

5.1 实现模型并行

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel
# 初始化进程组
def setup:
    dist.init_process_group
# 清理进程组
def cleanup:
    dist.destroy_process_group
# 定义轻巧松的模型
class ToyModel:
    def __init__:
        super.__init__
        self.fc1 = nn.Linear
        self.fc2 = nn.Linear
    def forward:
        x = self.fc1
        x = self.fc2
        return x
# 自定义数据集
class MyDataset:
    def __init__:
        self.data = torch.randn
        self.target = torch.randn
    def __len__:
        return len
    def __getitem__:
        return self.data, self.target
# 主函数
def main:
    setup
    local_rank = rank
    device_id = local_rank % torch.cuda.device_count
    dataset = MyDataset
    dataloader = DataLoader
    model = ToyModel.to
    model = DistributedDataParallel
    optimizer = optim.SGD, lr=0.01)
    criterion = nn.MSELoss
    for epoch in range:
        for data, target in dataloader:
            data, target = data.to, target.to
            optimizer.zero_grad
            output = model
            loss = criterion
            loss.backward
            optimizer.step
    cleanup
if __name__ == '__main__':
    main

在CentOS上用PyTorch进行并行计算能搞优良深厚度学。

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