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PyTorch에서는 자동 미분(autograd) 기능을 통해 backpropagation을 수행합니다. 복수의 GPU를 사용할 때는 nn.DataParallel 또는 nn.parallel.DistributedDataParallel 등의 모듈을 사용하여 여러 GPU에서 학습을 수행할 수 있습니다.
nn.DataParallel을 사용하면 다중 GPU에서 모델을 병렬로 실행하고 모든 그래디언트들을 동기적으로 수집하며, 이를 통해 매우 큰 모델을 효율적으로 학습할 수 있습니다. 모델의 파라미터들은 각각의 GPU에서 유효합니다. 즉, backpropagation 동안 그래디언트들은 각각의 GPU에서 계산되고, DataParallel에서는 이들 그래디언트를 같은 device에 있는 모델에 전달하여 각각의 optimizer step을 계산합니다.
따라서, GPU device가 달라도 다른 모델까지 backpropagation이 전달됩니다. nn.DataParallel이나 nn.parallel.DistributedDataParallel를 사용하여 여러 GPU에서 학습을 수행하면, 판별자 모델과 생성자 모델을 각각 다른 device에서 학습시켜도 무리 없이 학습이 가능합니다.
다만, 여러 GPU를 사용해서 학습을 수행하게 되면 학습 설정과 모델에 대한 이해도가 중요해집니다. 이 부분에서 참고할 수 있는 공식 PyTorch 튜토리얼은 다음과 같습니다.