GPU上的pytorch排序/中值与CPU上的numpy一样慢。我是不是遗漏了什么？

根据您提供的问答内容，您似乎没有遗漏任何信息。然而，我想提醒您，GPU上的PyTorch排序/中值与CPU上的NumPy速度慢可能是由于以下几个原因：

1. 数据规模较小：GPU在处理小规模数据时，由于数据传输和并行计算的开销，可能无法发挥其并行计算能力，导致速度慢于CPU。在这种情况下，使用CPU进行计算可能更为高效。
2. 数据类型不匹配：GPU上的计算通常基于浮点数运算，而CPU上的NumPy默认使用双精度浮点数。如果在GPU上使用PyTorch进行排序/中值计算时，数据类型不匹配可能导致额外的转换开销，从而影响性能。
3. 算法实现不优化：PyTorch的排序/中值算法在GPU上的实现可能相对较慢，或者没有充分利用GPU的并行计算能力。这可能是由于算法实现的复杂性或优化程度不足所致。

为了解决这个问题，您可以考虑以下几点：

1. 数据规模优化：如果您的数据规模较小，可以尝试在CPU上进行计算，以避免GPU的开销。如果数据规模较大，GPU通常能够发挥其并行计算能力，提供更高的计算速度。
2. 数据类型匹配：确保在GPU上使用PyTorch进行计算时，数据类型与GPU的计算能力相匹配，避免额外的转换开销。
3. 算法优化：如果您对PyTorch的排序/中值算法实现不满意，可以尝试自行优化算法或寻找其他优化的开源实现。PyTorch社区中可能存在一些针对排序/中值计算的优化库或技术。

总结起来，GPU上的PyTorch排序/中值与CPU上的NumPy一样慢可能是由于数据规模较小、数据类型不匹配或算法实现不优化等原因。针对具体情况，您可以根据数据规模和需求选择合适的计算设备，并尝试优化数据类型和算法实现，以提高计算速度。