PaddlePaddle通过数据并行的方式实现多GPU训练。在进行多GPU训练时，PaddlePaddle会将数据均匀地分配到每个GPU上，并将每个GPU上计算的梯度进行求和，然后更新模型参数。这样可以加速训练过程，提高模型的收敛速度。
具体实现多GPU训练的步骤如下：
fluid.layers.parallel
通过这种方式，PaddlePaddle可以利用多个GPU进行并行计算，加速模型训练过程。
