PyTorch在Ubuntu上的运行速度受硬件配置、软件优化等因素影响，具体如下：
- 硬件层面：
- GPU加速：安装CUDA和cuDNN可显著提升训练/推理速度，尤其适合深度学习任务。建议选择NVIDIA GPU，确保驱动为最新版本。
- CPU/内存/存储：高主频多核CPU、大容量内存（推荐≥64GB）和SSD硬盘可减少数据加载和计算延迟。
- 软件层面：
- 版本匹配：使用与CUDA兼容的PyTorch版本，并通过
torch.cuda.is_available()验证GPU支持。
- 优化工具：
- 混合精度训练（
torch.cuda.amp）可减少计算量。
- 使用
torch.profiler分析性能瓶颈，针对性优化。
- 启用
torch.inference_mode()加速推理。
- 环境配置：通过Anaconda管理虚拟环境，避免依赖冲突。
- 系统优化：
- 禁用Nouveau驱动，避免与NVIDIA驱动冲突。
- 调整系统内核参数，优化GPU性能。
合理配置后，PyTorch在Ubuntu上可高效运行，尤其在大模型训练和推理场景中表现优异。