在PyTorch中使用多个GPU进行模型训练时，各个参数和指标之间存在一定的关系。GPU显存是限制模型训练规模的关键因素。当使用多个GPU进行训练时，每个GPU都会分配一部分显存用于存储中间变量、梯度、权重等。GPU显存的使用量取决于模型的复杂度、批量大小（batch size）以及数据类型等因素。举例：假设我们使用两个GPU（GPU 0和GPU 1）进行训练，每个GPU的显存为12GB。若批量大