以下是Linux环境下PyTorch的性能调优指南，涵盖硬件、软件、代码及系统层面：
DataLoader的num_workers参数并行加载数据，设置pin_memory=True加速CPU到GPU的数据传输。torch.jit.script或torch.jit.trace进行JIT编译，提升推理效率。torch.cuda.amp），降低显存占用并加速计算。torch.cuda.empty_cache()手动释放无用显存，避免内存泄漏。nvidia-smi监控GPU使用情况，通过cgroups或nvidia-smi管理GPU资源分配。DistributedDataParallel（DDP）进行并行训练，配合NCCL优化多卡通信。torch.autograd.profiler、Nsight等工具定位性能瓶颈，针对性优化。注：优化时需结合具体任务场景，优先通过性能分析工具验证优化效果，避免盲目调整。
