在CentOS上部署PyTorch时，数据存储是一个关键问题，尤其是当处理大规模模型和数据集时。以下是一些有效的解决方案和优化策略：
推荐的存储解决方案
- NFS（Network File System）：最初使用的存储方案，适用于小规模用户和模型数据量。但随着用户数量和模型数据量的增加，NFS的性能瓶颈和扩展性限制变得明显。
- JuiceFS：作为一种更先进的存储方案，JuiceFS采用数据与元数据分离的架构，通过Redis进行高性能元数据管理，并构建了自有Minio集群作为底层对象存储。这一架构有效解决了数据读写瓶颈、元数据访问延迟以及计算资源之间的存储互通问题。
数据存储优化策略
- 混合精度训练：利用单精度和半精度浮点数的结合进行计算，大幅提升训练速度并降低内存使用量。
- 低精度训练：只采用低精度的浮点数（例如16位半精度）来训练神经网络，进一步减少内存使用并加快计算速度。
- 减小训练批次大小：通过减少每个批次的规模来降低内存占用。
- 梯度累积形成微批次：通过累积多个小批次的梯度来模拟大批次训练，从而减少内存使用。
- 分布式训练与Tensor Sharding：通过在多个GPU或机器上进行分布式训练，以及使用Tensor Sharding技术来分割大型Tensor，从而减轻单个设备的内存负担。
通过上述存储解决方案和优化策略，可以在CentOS上为PyTorch应用提供高效、可靠的数据存储和管理。