以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。
本节课程地址：17 使用和购买 GPU【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili
本节教材地址：5.6. GPU --- 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)
本节开源代码：...>d2l-zh>pytorch>chapter_multilayer-perceptrons>use-gpu.ipynb
以下代码使用Kaggle每周免费提供的GPU运行。
使用方法：登录Kaggle，点击右上角头像，进入Setting，验证手机号完成后，即可使用GPU。
以下代码使用Kaggle每周免费提供的GPU运行。
使用方法：登录Kaggle，点击右上角头像，进入Setting，验证手机号完成后，即可使用GPU。
Setting中也可以查看GPU可用时长：
GPU
在 本章前言 中， 我们回顾了过去20年计算能力的快速增长。 简而言之，自2000年以来，GPU性能每十年增长1000倍。
本节，我们将讨论如何利用这种计算性能进行研究。 首先是如何使用单个GPU，然后是如何使用多个GPU和多个服务器（具有多个GPU）。
我们先看看如何使用单个NVIDIA GPU进行计算。 首先，确保至少安装了一个NVIDIA GPU。 然后，下载NVIDIA驱动和CUDA 并按照提示设置适当的路径。 当这些准备工作完成，就可以使用nvidia-smi命令来(查看显卡信息。)
!nvidia-smi输出结果：
Fri Apr 26 09:30:05 2024
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.129.03 Driver Version: 535.129.03 CUDA Version: 12.2 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 Tesla T4 Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
| N/A 45C P8 11W / 70W | 0MiB / 15360MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla T4 Off | 00000000:00:05.0 Off | 0 |
| N/A 46C P8 12W / 70W | 0MiB / 15360MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=======================================================================================|
| No running processes found |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
在PyTorch中，每个数组都有一个设备（device）， 我们通常将其称为环境（context）。 默认情况下，所有变量和相关的计算都分配给CPU。 有时环境可能是GPU。 当我们跨多个服务器部署作业时，事情会变得更加棘手。 通过智能地将数组分配给环境， 我们可以最大限度地减少在设备之间传输数据的时间。 例如，当在带有GPU的服务器上训练神经网络时， 我们通常希望模型的参数在GPU上。
要运行此部分中的程序，至少需要两个GPU。 注意，对大多数桌面计算机来说，这可能是奢侈的，但在云中很容易获得。 例如可以使用AWS EC2的多GPU实例。 本书的其他章节大都不需要多个GPU， 而本节只是为了展示数据如何在不同的设备之间传递。
[计算设备]
我们可以指定用于存储和计算的设备，如CPU和GPU。 默认情况下，张量是在内存中创建的，然后使用CPU计算它。
在PyTorch中，CPU和GPU可以用torch.device('cpu') 和torch.device('cuda')表示。 应该注意的是，cpu设备意味着所有物理CPU和内存， 这意味着PyTorch的计算将尝试使用所有CPU核心。 然而，gpu设备只代表一个卡和相应的显存。 如果有多个GPU，我们使用torch.device(f'cuda:{i}') 来表示第 块GPU（
从0开始）。 另外，
cuda:0和cuda是等价的。
import torch
from torch import nn
torch.device('cpu'), torch.device('cuda'), torch.device('cuda:1')输出结果：
(device(type='cpu'), device(type='cuda'), device(type='cuda', index=1))
我们可以(查询可用gpu的数量。)
torch.cuda.device_count()输出结果：
2
现在我们定义了两个方便的函数， [这两个函数允许我们在不存在所需所有GPU的情况下运行代码。]
def try_gpu(i=0): #@save
"""如果存在，则返回gpu(i)，否则返回cpu()"""
if torch.cuda.device_count() >= i + 1:
return torch.device(f'cuda:{i}')
return torch.device('cpu')
def try_all_gpus(): #@save
"""返回所有可用的GPU，如果没有GPU，则返回[cpu(),]"""
devices = [torch.device(f'cuda:{i}')
for i in range(torch.cuda.device_count())]
return devices if devices else [torch.device('cpu')]
try_gpu(), try_gpu(10), try_all_gpus()输出结果：
(device(type='cuda', index=0),
device(type='cpu'),
device(type='cuda', index=0), device(type='cuda', index=1)\]) #### 张量与GPU 我们可以\[**查询张量所在的设备。**\] 默认情况下，张量是在CPU上创建的。 x = torch.tensor([1, 2, 3]) x.device 输出结果： device(type='cpu') 需要注意的是，无论何时我们要对多个项进行操作， 它们都必须在同一个设备上。 例如，如果我们对两个张量求和， 我们需要确保两个张量都位于同一个设备上， 否则框架将不知道在哪里存储结果，甚至不知道在哪里执行计算。 #### \[**存储在GPU上**
有几种方法可以在GPU上存储张量。 例如，我们可以在创建张量时指定存储设备。接 下来，我们在第一个gpu上创建张量变量X。 在GPU上创建的张量只消耗这个GPU的显存。 我们可以使用nvidia-smi命令查看显存使用情况。 一般来说，我们需要确保不创建超过GPU显存限制的数据。
X = torch.ones(2, 3, device=try_gpu())
X输出结果：
tensor([[1., 1., 1.],
1., 1., 1.\]\], device='cuda:0') 假设我们至少有两个GPU，下面的代码将在(**第二个GPU上创建一个随机张量。**) Y = torch.rand(2, 3, device=try_gpu(1)) Y 输出结果： tensor(\[\[0.7598, 0.1343, 0.8962\], \[0.1689, 0.5433, 0.4807\]\], device='cuda:1') #### 复制 如果我们\[**要计算`X + Y`，我们需要决定在哪里执行这个操作** \]。 例如，如 :numref:`fig_copyto`所示， 我们可以将`X`传输到第二个GPU并在那里执行操作。 *不要* 简单地`X`加上`Y`，因为这会导致异常， 运行时引擎不知道该怎么做：它在同一设备上找不到数据会导致失败。 由于`Y`位于第二个GPU上，所以我们需要将`X`移到那里， 然后才能执行相加运算。  Z = X.cuda(1) print(X) print(Z) 输出结果： tensor(\[\[1., 1., 1.\], \[1., 1., 1.\]\], device='cuda:0') tensor(\[\[1., 1., 1.\], \[1., 1., 1.\]\], device='cuda:1') \[**现在数据在同一个GPU上（`Z`和`Y`都在），我们可以将它们相加。**
Y + Z输出结果：
tensor([[1.7598, 1.1343, 1.8962],
1.1689, 1.5433, 1.4807\]\], device='cuda:1') 假设变量`Z`已经存在于第二个GPU上。 如果我们还是调用`Z.cuda(1)`会发生什么？ 它将返回`Z`，而不会复制并分配新内存。 Z.cuda(1) is Z 输出结果： True #### 旁注 人们使用GPU来进行机器学习，因为单个GPU相对运行速度快。 但是在设备（CPU、GPU和其他机器）之间传输数据比计算慢得多。 这也使得并行化变得更加困难，因为我们必须等待数据被发送（或者接收）， 然后才能继续进行更多的操作。 这就是为什么拷贝操作要格外小心。 根据经验，多个小操作比一个大操作糟糕得多。 此外，一次执行几个操作比代码中散布的许多单个操作要好得多。 如果一个设备必须等待另一个设备才能执行其他操作， 那么这样的操作可能会阻塞。 这有点像排队订购咖啡，而不像通过电话预先订购： 当客人到店的时候，咖啡已经准备好了。 最后，当我们打印张量或将张量转换为NumPy格式时， 如果数据不在内存中，框架会首先将其复制到内存中， 这会导致额外的传输开销。 更糟糕的是，它现在受制于全局解释器锁，使得一切都得等待Python完成。 #### \[**神经网络与GPU**
类似地，神经网络模型可以指定设备。 下面的代码将模型参数放在GPU上。
net = nn.Sequential(nn.Linear(3, 1))
net = net.to(device=try_gpu())在接下来的几章中， 我们将看到更多关于如何在GPU上运行模型的例子， 因为它们将变得更加计算密集。
当输入为GPU上的张量时，模型将在同一GPU上计算结果。
net(X)输出结果：
tensor([[0.0873],
0.0873\]\], device='cuda:0', grad_fn=\