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以下 文 章来源于微信公众号： DeepHub IMBA 作者:Ali ABUSALEH 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nVRA0JlkOmSUXpaub1VPTg 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 在大语言模型中，特别是像GPT这样的大型Transformer模型，通常需要处理大量的参数和计算。这时学习好PyTorch中的多进程并行处理方法，能够快速有效的实现资源利用最大化！ PyTorch是一个流行的深度学习框架，一般情况下使用单个GPU进行计算时是十分方便的。但是当涉及到处理大规模数据和并行处理时，需要利用多个GPU。这时PyTorch就显得不那么方便，所以这篇文章我们将介绍如何利用torch.multiprocessing模块，在PyTorch中实现高效的多进程处理。 多进程是一种允许多个进程并发运行的方法，利用多个CPU内核和GPU进行并行计算。这可以大大提高数据加载、模型训练和推理等任务的性能。PyTorch
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