作者：禅与计算机程序设计艺术
深度学习的发展和应用极大的促进了计算机视觉、自然语言处理等领域的快速发展。近年来，随着计算能力的不断提升和互联网的飞速发展，许多公司都希望利用深度学习技术解决各种复杂的问题。比如，在工业界，自动驾驶、目标检测等问题都将会受到更加深刻的关注；而在学术界，深度学习已经成为研究热点，例如图像分类、文本生成、机器翻译、强化学习等方面。但是如何有效地利用多GPU进行深度学习任务的训练，是一个非常重要的课题。本文将介绍PyTorch中多GPU训练的基本方法和技巧。
2.基本概念术语说明
GPU
图形处理器（Graphics Processing Unit，简称GPUs）是指由集成电路板上的多个微处理器组成的并行芯片，主要用于实时地对视频、图像和其他数据进行高速处理。由于GPU采用并行运算的方式，可以同时执行多个独立的任务，因此具有比CPU快很多的加速性能。
目前常用的GPU有NVidia的GeForce、Radeon、Tesla等，最新的TITAN X和V100均为NVIDIA设计，具有较高的算力和并行性。
CUDA
CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是由NVIDIA推出的基于GPU的通用编程模型，其提供了高级语言如C/C++、Fortran、Python、MATLAB等接口，帮助开发者开发GPU上各种复杂的并行应用。CUDA具有独特的编程模型和优化技术，可实现并行计算和矩阵运算，通过它能够轻松地编写高效、复杂的并行应用程序。
cuDNN
cuDNN 是 NVIDIA 提供的专门针对