CentOS系统下PyTorch性能优化策略
nvidia-smi验证驱动状态）；配置CUDA Toolkit（建议使用PyTorch官方推荐的版本，如CUDA 11.7/11.8）和cuDNN（深度学习专用加速库），并将CUDA路径添加至环境变量（PATH和LD_LIBRARY_PATH）。torch.utils.data.DataLoader中设置num_workers=4*num_gpu（如4块GPU则设为16），开启多进程并行加载数据，避免数据加载成为训练瓶颈；同时设置pin_memory=True，将CPU内存标记为“锁定”，加速数据从CPU到GPU的传输（传输速度可提升2-5倍）。torch.randn(3, 224, 224).to('cuda')），避免先在CPU创建再调用.to('cuda')；使用non_blocking=True进行异步传输（如data.to(device, non_blocking=True)），配合多流操作提高传输效率。torch.cuda.amp模块实现自动混合精度（FP16+FP32），将前向传播和反向传播中的部分计算转换为FP16，减少显存占用（可降低50%以上）并提升计算速度（约30%），同时保持模型精度（通过GradScaler防止梯度溢出）。accumulation_steps=4，相当于Batch Size×4）。torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（DDP）替代DataParallel（DP），DDP通过多进程通信减少GPU间数据同步开销（比DP快2-3倍）。torch.distributed.init_process_group初始化分布式环境，将模型包装为DDP(model)，实现数据并行（每个GPU处理不同批次数据）；相比DP，DDP避免了Python的全局解释器锁（GIL）瓶颈，支持更大规模的训练任务。conda或pip创建隔离环境（避免库版本冲突）。torch.backends.cudnn.benchmark = True，让CuDNN自动选择当前硬件配置下的最优卷积算法（如Winograd算法），提升卷积层的计算速度（约10%-30%）。channels_last格式（torch.channels_last），提高内存访问效率（尤其适用于卷积神经网络，如ResNet）。torch.autograd.profiler或torch.profiler分析训练过程中的耗时操作（如数据加载、前向传播、反向传播），针对性优化（如增加num_workers解决数据加载慢问题）。nvidia-smi监控GPU利用率（目标≥80%）、显存占用；使用htop监控CPU和内存使用情况，确保资源未被浪费（如CPU利用率低可能是num_workers设置过小）。torch.no_grad()上下文管理器，停止梯度跟踪，减少内存占用（可降低50%以上）和计算量。torch.cuda.empty_cache()，释放未使用的GPU显存（如删除不再需要的张量），避免显存泄漏。