Ubuntu下PyTorch性能如何优化

硬件层面

• GPU：选择显存大、性能强的NVIDIA GPU，安装对应CUDA和cuDNN。
• CPU：选主频高、核心多的CPU，设置合理线程数（torch.set_num_threads()）。
• 内存与存储：至少64GB内存，用SSD存储数据，扩大交换空间（swap）。

软件与环境

• 版本匹配：确保CUDA、cuDNN与PyTorch版本兼容，用国内镜像源加速安装。
• 工具配置：用nvidia-smi监控GPU，htop监控系统资源。

代码与训练优化

• 混合精度训练：用torch.cuda.amp减少显存占用、加速计算。
• 数据加载：增加num_workers并行加载，用pin_memory加速数据传输，优化预处理（如用turbojpeg解码图像）。
• 模型优化：用高效架构（如ResNet），剪枝/量化减少计算量，缓存重复计算结果。
• 多卡并行：用DataParallel或DistributedDataParallel实现多GPU训练。
• 性能分析：用torch.profiler定位瓶颈，针对性优化。