CentOS系统优化以提升PyTorch运行速度

一、硬件优化

• 升级硬件：选择高主频、多核心CPU，大显存GPU（如NVIDIA A100），至少64GB内存，使用SSD存储数据。
• 多GPU配置：通过CUDA和NCCL库支持多卡并行训练，使用DistributedDataParallel替代DataParallel降低通信开销。

二、软件环境优化

• 安装优化库：安装CUDA、cuDNN、Intel MKL等库，并确保版本与PyTorch兼容。
• 配置环境变量：设置LD_LIBRARY_PATH确保动态库正确加载，使用torch.backends.cudnn.benchmark = True启用CuDNN自动调优。

三、数据加载优化

• 异步加载：在DataLoader中设置num_workers=4*num_GPU，启用多进程并行加载。
• 内存优化：使用pin_memory=True加速CPU到GPU的数据传输，采用高效存储格式（如HDF5、TFRecord）。

四、模型与训练优化

• 混合精度训练：使用torch.cuda.amp模块，以FP16精度训练，在保持精度的同时减少内存占用和计算量。
• 批量大小调整：根据GPU显存设置batch_size为8的倍数，最大化GPU利用率。
• 内存管理：及时释放无用变量，使用torch.no_grad()关闭推理阶段的梯度计算，采用梯度累积减少内存压力。

五、系统级优化

• 内核参数调优：调整vm.swappiness（建议设为10-30）、vm.min_free_kbytes等参数，优化内存管理。
• 关闭冗余服务：通过systemctl关闭非必要服务，释放系统资源。