在Ubuntu上评估PyTorch性能可从以下方面入手：
- 性能指标：
- GPU利用率：通过
nvidia-smi监控，反映GPU活跃程度。
- 内存消耗：使用
free命令查看内存占用，避免泄漏。
- 计算效率：通过FLOPs（浮点运算次数）和吞吐量评估，可使用
torch.profiler分析。
- 延迟：推理/训练的响应时间，可通过
time模块或torch.profiler测量。
- 工具与方法：
- PyTorch Profiler：内置工具，记录CPU/GPU操作时间、内存使用，生成可视化报告。
- TensorBoard：结合Profiler可视化性能数据，直观分析瓶颈。
- 基准测试：使用TorchBench等工具运行标准化测试套件，评估不同模型和硬件的性能。
- 系统监控：通过
top、iostat等命令监控CPU、磁盘I/O等系统资源使用情况。
- 优化方向：
- 数据加载优化：多线程加载（
num_workers）、预取数据（pin_memory）。
- 模型优化：混合精度训练（
torch.amp）、模型并行化。
- 环境配置：更新驱动、使用SSD存储、调整内核参数。
参考来源：