PyTorch在CentOS上的并行计算如何优化

以下是PyTorch在CentOS上优化并行计算的关键方法：

1. 基础环境配置

   • 安装NVIDIA驱动、CUDA Toolkit及cuDNN库，确保与PyTorch版本兼容。
   • 使用nvidia-smi监控GPU状态，确认驱动正常。

2. 并行计算策略选择

   • 单机多卡：
     • DataParallel：简单易用，适合小规模多卡（单机4卡以内），通过.cuda()自动分配数据到各GPU。
     • DistributedDataParallel（DDP）：支持多机多卡，通过多进程通信提升效率，需配置NCCL后端。
   • 模型并行：将大模型拆分到不同GPU（如层间并行），适用于单机无法容纳的超大规模模型。

3. 性能优化技术

   • 混合精度训练：使用torch.cuda.amp混合16位/32位浮点数，减少内存占用并加速计算。
   • 数据加载优化：
     • 设置DataLoader的num_workers参数（建议4-8）实现多线程数据加载。
     • 启用pin_memory=True加速CPU到GPU的数据传输。
   • 批处理大小调整：逐步增大batch size至接近GPU内存上限，提升计算效率。

4. 系统级优化

   • 调整Linux内核参数（如vm.swappiness=1）减少内存交换。
   • 使用SSD存储数据集，提升IO速度。

5. 监控与调优工具

   • 使用PyTorch Profiler或NVIDIA Nsight分析性能瓶颈。
   • 通过TensorBoard监控训练指标（如GPU利用率、内存占用）。

注意事项：

• DDP需正确配置进程组（如dist.init_process_group），避免通信错误。
• 混合精度训练时需注意数值稳定性，可适当调整GradScaler参数。

参考来源：