Ubuntu上PyTorch的模型训练速度受硬件配置、软件优化及代码实现影响，以下是关键信息：
硬件层面：
软件优化：
torch.cuda.amp减少显存占用并加速计算。DataLoader的num_workers参数实现多线程加载。pin_memory=True预读取数据到GPU。turbojpeg加速图像解码）。torch.nn.DataParallel或DistributedDataParallel实现多GPU训练。性能分析工具：
用torch.profiler定位代码瓶颈（如CPU/GPU等待时间），针对性优化。
合理配置硬件并应用上述优化后，Ubuntu上PyTorch的训练速度可显著提升，接近硬件性能上限。
