在CentOS上实现PyTorch并行计算主要有以下策略，需根据硬件资源和任务需求选择：
数据并行（DataParallel）
nn.DataParallel将模型复制到多个GPU，自动分割数据并行计算，适合中小规模模型和数据集。分布式数据并行（DistributedDataParallel, DDP）
torch.distributed包，每个GPU对应一个进程，通过Ring-Reduce通信同步梯度，支持大规模分布式训练，效率高于DataParallel。dist.init_process_group初始化进程组（如NCCL后端）。DDP(model, device_ids=[rank])包装，需配合DistributedSampler处理数据分片。torchrun --nproc_per_node=4）。模型并行（Model Parallelism）
混合并行
注意事项：
nvidia-smi监控GPU使用情况，调整批量大小和并行数以优化性能。LOCAL_RANK）。
