深度学习中，可以使用一块GPU进行并行计算吗？

我只有一块GPU,请问我可以使用这一块GPU进行并行训练吗？

该回答引用chatgpt:
是的，深度学习中可以使用一块GPU进行并行计算。GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）具有高并行计算能力和内存带宽，适合用于深度学习模型的训练和推断计算。深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，都提供了针对GPU加速的API，可以很方便地将深度学习模型运行在GPU上，加速计算过程。另外，还可以通过使用多个GPU进行分布式训练来进一步提高计算速度和性能

GPU本身就是并行架构啊，你问的是分布式吧，类似pytorch的ddp，分布式不行，至少要两块。

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7586224
• 这篇博客也不错, 你可以看下深度学习简介，GPU计算的原理，分布式机器学习原理
• 除此之外, 这篇博客: 深度学习训练时间过长，GPU显存占用很多但是占用率过低问题中的 深度学习训练时间过长GPU占用率过低问题 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• • 配置环境
  • 问题描述
  • 调参结果
  • • 修改num_workers
    • 结论
  • 附录

可以。
GPU 本身就是并行计算。
深度学习时，只要开启 GPU 模式，就可以实现并行计算。
具体并行计算的实现，是在底层实现的，不需要用户具体编程。