Linux环境下PyTorch的性能表现
总体结论 在配备NVIDIA GPU的Linux环境中，PyTorch通常能达到更优的训练与推理性能：原生CUDA栈与驱动支持更完善，GPU利用率更高；多卡与分布式训练、容器化与长期稳定运行等方面也更成熟。相较之下，Windows原生环境在部分场景存在额外开销；若使用WSL2，常见会有约**10–15%**的性能损耗。社区与工程实践也普遍优先在Linux上发布与验证新特性与优化。
关键性能维度对比
| 维度 | Linux表现 | Windows/WSL2表现 |
|---|---|---|
| 原生GPU计算 | 原生CUDA驱动与工具链，GPU利用率高 | 原生支持良好，但整体优化与工具链成熟度略逊 |
| 多GPU/分布式 | NCCL、DDP生态成熟，扩展性强 | 多卡配置与管理更复杂，分布式支持相对受限 |
| 容器与部署 | Docker/NVIDIA Container Toolkit原生支持，便于K8s与HPC | 容器支持与生态相对有限 |
| 稳定性 | 适合7×24小时长时间训练 | 长时间训练受系统更新/GUI等影响更常见 |
| WSL2 | — | 存在约**10–15%**性能损耗，适合过渡与开发 |
可复现的性能数据 在相同硬件与任务下，社区实测显示Linux训练用时更短。例如一次MNIST卷积网络的对比中，Linux约12.3秒，Windows约18.5秒（示例脚本与输出见参考文章）。需要注意：具体收益依赖模型、驱动/CUDA版本、数据管道与I/O等多因素，上述数据仅作趋势参考。
在Linux上获得最佳性能的要点