在CentOS系统下，使用PyTorch进行并行计算可以通过以下几种方式实现：

数据并行（Data Parallelism）:数据并行是并行计算中最常见的一种形式，它通过将数据分割成多个小批次（batches），然后将这些小批次分配到多个GPU上进行计算，最后将结果合并起来。在PyTorch中，可以使用torch.nn.DataParallel来实现数据并行。

import torchimport torch.nn as nn# 假设你有一个模型和一个数据加载器model = YourModel()dataloader = YourDataLoader()# 检查是否有多个GPUif torch.cuda.device_count() > 1:print(f"Let's use {torch.cuda.device_count()} GPUs!")# 包装你的模型以使用多个GPUmodel = nn.DataParallel(model)model.to('cuda')# 将模型发送到GPU# 现在你可以正常训练你的模型了for inputs, labels in dataloader:inputs, labels = inputs.to('cuda'), labels.to('cuda')outputs = model(inputs)# 计算损失，反向传播等...

模型并行（Model Parallelism）:当模型太大，无法放入单个GPU的内存时，可以使用模型并行。模型并行是将模型的不同部分放在不同的GPU上。在PyTorch中，这通常需要手动实现，因为torch.nn.DataParallel不支持模型并行。

class ModelParallelModel(nn.Module):def __init__(self):super(ModelParallelModel, self).__init__()# 假设我们有两个GPU，并且我们将模型的不同部分放在不同的GPU上self.part1 = YourModelPart1().to('cuda:0')self.part2 = YourModelPart2().to('cuda:1')def forward(self, x):# 将输入发送到第一个GPUx = x.to('cuda:0')x = self.part1(x)# 将中间结果发送到第二个GPUx = x.to('cuda:1')x = self.part2(x)return xmodel = ModelParallelModel()

分布式数据并行（Distributed Data Parallelism）:分布式数据并行是在多台机器上使用多个GPU进行并行计算的方法。它比数据并行更加复杂，因为它涉及到网络通信和同步。PyTorch提供了torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来支持分布式数据并行。

要使用分布式数据并行，你需要设置好环境变量，初始化进程组，并且在每个进程中创建模型的副本。这里是一个简化的例子：

import torchimport torch.nn as nnimport torch.distributed as distfrom torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP# 初始化进程组dist.init_process_group(backend='nccl')# 创建模型并将其移动到对应的GPUmodel = YourModel().to(torch.device(f'cuda:{dist.get_rank()}'))# 创建DistributedDataParallel模型ddp_model = DDP(model)# 数据加载器也需要设置为分布式模式dataloader = YourDistributedDataLoader()# 训练模型for inputs, labels in dataloader:inputs, labels = inputs.to(torch.device(f'cuda:{dist.get_rank()}')), labels.to(torch.device(f'cuda:{dist.get_rank()}'))outputs = ddp_model(inputs)# 计算损失，反向传播等...

在使用分布式数据并行时，你需要确保每个进程都有正确数量的GPU，并且它们通过网络相连。

请注意，为了使用GPU和PyTorch的CUDA功能，你需要安装相应的CUDA工具包和cuDNN库。此外，上述代码示例需要根据你的具体模型和数据进行相应的调整。