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# 4.6 GPU计算
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到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。在本节中，我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过`nvidia-smi`命令来查看显卡信息了。
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``` python
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!nvidia-smi # 对Linux/macOS用户有效
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```
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输出：
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```
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Sun Mar 17 14:59:57 2019
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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| NVIDIA-SMI 390.48 Driver Version: 390.48 |
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|-------------------------------+----------------------+----------------------+
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| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
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| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
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| 0 GeForce GTX 1050 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
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| 20% 36C P5 N/A / 75W | 1223MiB / 2000MiB | 0% Default |
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+-------------------------------+----------------------+----------------------+
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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| Processes: GPU Memory |
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| GPU PID Type Process name Usage |
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| 0 1235 G /usr/lib/xorg/Xorg 434MiB |
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| 0 2095 G compiz 163MiB |
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| 0 2660 G /opt/teamviewer/tv_bin/TeamViewer 5MiB |
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| 0 4166 G /proc/self/exe 416MiB |
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| 0 13274 C /home/tss/anaconda3/bin/python 191MiB |
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+-----------------------------------------------------------------------------+
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```
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可以看到我这里只有一块GTX 1050，显存一共只有2000M（太惨了😭）。
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## 4.6.1 计算设备
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PyTorch可以指定用来存储和计算的设备，如使用内存的CPU或者使用显存的GPU。默认情况下，PyTorch会将数据创建在内存，然后利用CPU来计算。
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用`torch.cuda.is_available()`查看GPU是否可用:
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``` python
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import torch
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from torch import nn
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torch.cuda.is_available() # 输出 True
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```
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查看GPU数量：
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``` python
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torch.cuda.device_count() # 输出 1
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```
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查看当前GPU索引号，索引号从0开始：
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``` python
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torch.cuda.current_device() # 输出 0
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```
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根据索引号查看GPU名字:
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``` python
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torch.cuda.get_device_name(0) # 输出 'GeForce GTX 1050'
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```
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## 4.6.2 `Tensor`的GPU计算
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默认情况下，`Tensor`会被存在内存上。因此，之前我们每次打印`Tensor`的时候看不到GPU相关标识。
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``` python
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x = torch.tensor([1, 2, 3])
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x
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```
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输出：
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```
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tensor([1, 2, 3])
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```
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使用`.cuda()`可以将CPU上的`Tensor`转换（复制）到GPU上。如果有多块GPU，我们用`.cuda(i)`来表示第 $i$ 块GPU及相应的显存（$i$从0开始）且`cuda(0)`和`cuda()`等价。
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``` python
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x = x.cuda(0)
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x
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```
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输出：
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```
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tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')
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```
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我们可以通过`Tensor`的`device`属性来查看该`Tensor`所在的设备。
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```python
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x.device
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```
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输出：
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```
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device(type='cuda', index=0)
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```
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我们可以直接在创建的时候就指定设备。
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``` python
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device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
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x = torch.tensor([1, 2, 3], device=device)
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# or
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x = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device)
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x
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```
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输出：
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```
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tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')
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```
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如果对在GPU上的数据进行运算，那么结果还是存放在GPU上。
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``` python
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y = x**2
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y
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```
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输出：
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```
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tensor([1, 4, 9], device='cuda:0')
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```
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需要注意的是，存储在不同位置中的数据是不可以直接进行计算的。即存放在CPU上的数据不可以直接与存放在GPU上的数据进行运算，位于不同GPU上的数据也是不能直接进行计算的。
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``` python
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z = y + x.cpu()
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```
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会报错:
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```
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RuntimeError: Expected object of type torch.cuda.LongTensor but found type torch.LongTensor for argument #3 'other'
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```
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## 4.6.3 模型的GPU计算
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同`Tensor`类似，PyTorch模型也可以通过`.cuda`转换到GPU上。我们可以通过检查模型的参数的`device`属性来查看存放模型的设备。
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``` python
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net = nn.Linear(3, 1)
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list(net.parameters())[0].device
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```
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输出：
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```
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device(type='cpu')
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```
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可见模型在CPU上，将其转换到GPU上:
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``` python
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net.cuda()
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list(net.parameters())[0].device
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```
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输出：
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```
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device(type='cuda', index=0)
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```
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同样的，我么需要保证模型输入的`Tensor`和模型都在同一设备上，否则会报错。
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``` python
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x = torch.rand(2,3).cuda()
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net(x)
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```
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输出：
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```
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tensor([[-0.5800],
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[-0.2995]], device='cuda:0', grad_fn=<ThAddmmBackward>)
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```
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## 小结
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* PyTorch可以指定用来存储和计算的设备，如使用内存的CPU或者使用显存的GPU。在默认情况下，PyTorch会将数据创建在内存，然后利用CPU来计算。
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* PyTorch要求计算的所有输入数据都在内存或同一块显卡的显存上。
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> 注：本节与原书此节有一些不同，[原书传送门](https://zh.d2l.ai/chapter_deep-learning-computation/use-gpu.html)
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