Balanced-DataParallel是PyTorch中的一个优化，用于平衡第一个GPU的显存使用量。它通过在每个设备上分配不同的数据副本来实现这一点。具体来说，它会将数据分为三部分：一部分存储在第一个GPU上，另一部分存储在第二个GPU上，最后一部分存储在第三个GPU上。这样，当需要访问数据时，只需要从第一个GPU中读取数据，而不需要从其他两个GPU中读取数据。这样可以大大减少内存占用，提高计算效率。

Balanced-DataParallel的主要优点是它可以有效地利用多GPU资源，提高模型的训练速度和性能。然而，需要注意的是，由于需要将数据分成三部分，因此在训练过程中可能会出现数据不同步的问题，导致梯度更新不准确。为了解决这个问题，可以使用`torch.cuda.synchronize()`函数来确保数据同步。这里是改进了pytorch的DataParallel, 用来平衡第一个GPU的显存使用量