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CentOS系统优化以提升PyTorch运行速度
小樊
53
2025-08-10 21:41:50
一、硬件优化
- 升级硬件：选择高主频、多核心CPU，大显存GPU（如NVIDIA A100），至少64GB内存，使用SSD存储数据。
- 多GPU配置：通过CUDA和NCCL库支持多卡并行训练，使用
DistributedDataParallel替代DataParallel降低通信开销。
二、软件环境优化
- 安装优化库：安装CUDA、cuDNN、Intel MKL等库，并确保版本与PyTorch兼容。
- 配置环境变量：设置
LD_LIBRARY_PATH确保动态库正确加载，使用torch.backends.cudnn.benchmark = True启用CuDNN自动调优。
三、数据加载优化
- 异步加载：在
DataLoader中设置num_workers=4*num_GPU，启用多进程并行加载。
- 内存优化：使用
pin_memory=True加速CPU到GPU的数据传输，采用高效存储格式（如HDF5、TFRecord）。
四、模型与训练优化
- 混合精度训练：使用
torch.cuda.amp模块，以FP16精度训练，在保持精度的同时减少内存占用和计算量。
- 批量大小调整：根据GPU显存设置
batch_size为8的倍数，最大化GPU利用率。
- 内存管理：及时释放无用变量，使用
torch.no_grad()关闭推理阶段的梯度计算，采用梯度累积减少内存压力。
五、系统级优化
- 内核参数调优：调整
vm.swappiness（建议设为10-30）、vm.min_free_kbytes等参数，优化内存管理。
- 关闭冗余服务：通过
systemctl关闭非必要服务，释放系统资源。
