Ubuntu如何优化PyTorch运行速度

在Ubuntu系统中优化PyTorch运行速度可以通过多种方法实现，主要包括提升IO性能、优化CPU使用、正确配置CUDA和cuDNN等。以下是详细的步骤和建议：

提升IO性能

• 使用RAMDisk：Ubuntu自带ramdisk应用，默认将内存的一半映射为磁盘，动态使用。将数据复制到 /dev/shm/ 目录可以有效加速数据加载。
  • 查看映射盘大小：df -h /dev/shm
  • 修改映射磁盘大小：

    sudo gedit /etc/fstab tmpfs /dev/shm tmpfs defaults,size=4096M 0 0
    

    size参数也可以用G作单位，如 size=1G。
  • 如果没有这行，可以自己加入并修改 size大小。
  • 重新挂载：

    umount /dev/shm
    mount /dev/shm
    

    • 查看修改后的大小：df -h /dev/shm

优化CPU使用

• 使用nvidia的DALI替换dataset：DALI中只包含图像解码，而不包含编码部分。而nvjpeg等包中包含编码，期待整合。

正确配置CUDA和cuDNN

• 安装CUDA和cuDNN：
  • 安装CUDA：根据你的GPU架构选择合适的CUDA版本。例如，使用安培架构的GPU推荐使用CUDA11以上。
  • 安装cuDNN：下载与CUDA版本匹配的cuDNN版本，并按照官方文档进行配置。

验证安装

• 验证CUDA可用性：

  import torch
  if torch.cuda.is_available():
      print("CUDA is available!")
      print("Device count:", torch.cuda.device_count())
      print("Current device ID:", torch.cuda.current_device())
      print("Device name:", torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device()))
  else:
      print("CUDA is not available")
  

通过以上步骤，可以显著提升在Ubuntu系统中使用PyTorch的训练和推理速度。确保所有组件版本兼容，并根据具体需求调整配置，以达到最佳性能。