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PyTorch在Debian上支持多GPU和分布式并行计算，主要通过以下方式实现：
- 数据并行：使用
torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP）将模型复制到多个GPU，自动分配数据并行计算。DataParallel适合单机多卡，简单易用。DDP适合大规模分布式训练（支持多机多卡），需配合torch.distributed.launch或mp.spawn启动。
- 模型并行：将模型拆分到不同GPU计算（如前半部分在GPU 0，后半部分在GPU 1），需手动实现模型分片逻辑。
- 环境配置：
- 安装NCCL库（用于GPU间高效通信）：
apt-get install libnccl2 libnccl-dev。 - 设置环境变量
CUDA_VISIBLE_DEVICES控制可见GPU。
- 安装NCCL库（用于GPU间高效通信）：
- 启动方式：
- 单机多卡：
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=GPU数量 脚本.py。 - 多机分布式：需配置SSH无密码登录，通过
init_method指定主节点IP和端口。
- 单机多卡：
参考资料：
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