Ubuntu上PyTorch的模型训练速度受硬件配置、软件优化及代码实现影响,以下是关键信息:
硬件层面:
软件优化:
torch.cuda.amp
减少显存占用并加速计算。DataLoader
的num_workers
参数实现多线程加载。pin_memory=True
预读取数据到GPU。turbojpeg
加速图像解码)。torch.nn.DataParallel
或DistributedDataParallel
实现多GPU训练。性能分析工具:
用torch.profiler
定位代码瓶颈(如CPU/GPU等待时间),针对性优化。
合理配置硬件并应用上述优化后,Ubuntu上PyTorch的训练速度可显著提升,接近硬件性能上限。