CentOS 上运行 PyTorch 的硬件支持与选型
CPU 与内存
- 最低可用：1 GHz 64 位 CPU、≥2 GB RAM、≥20 GB 存储（仅用于最小化安装与简单脚本体验）。
- 推荐：≥2 GHz 多核 CPU、≥4–8 GB RAM、≥50 GB 存储，更适合常见深度学习依赖与中等规模任务。
- 训练/推理实践：建议 ≥16 GB RAM，更稳妥为 32–64 GB；多核 CPU 有助于数据加载与预处理并行。
- 存储建议：优先 SSD/NVMe，可显著提升数据集与模型加载速度。
GPU 支持与选型
- 加速方式：如需 GPU 加速，CentOS 上 PyTorch 主要支持 NVIDIA GPU（CUDA/cuDNN 生态）。
- 典型可选型号（按代际举例）：
- 消费级：GeForce GTX 10 系列（1050 Ti/1060/1070/1080/Ti）、GeForce RTX 20/30 系列（2060/2070/2080/Ti、3060/3070/3080/3090）；
- 专业/数据中心：Quadro P/M/V 系列、Tesla V100/P100/K80。
- 选型建议：入门训练/推理可选 GTX 1650/1660 Ti 或 RTX 3060 及以上；大模型与高吞吐建议 RTX 3090/4090 等更高规格。
- 显存要点：显存直接决定可加载模型规模与批量大小；例如 20B+ 参数模型通常需要 ≥24 GB 显存。
- 兼容性提醒：需确保 GPU 型号 + CUDA Toolkit 版本 + PyTorch 版本三者匹配，并安装对应 NVIDIA 驱动。
存储与网络
- 存储：至少 20 GB 可用空间用于系统与基础安装；推荐 ≥50 GB，并优先 SSD/NVMe 以加速数据与模型 I/O。
- 网络：具备 以太网接入 便于数据集下载、依赖安装与分布式训练通信。
不同场景配置建议
| 场景 |
CPU |
内存 |
存储 |
GPU 建议 |
| 入门 CPU 运行 |
≥2 GHz 多核 |
≥8 GB |
≥50 GB SSD |
可选（无 GPU 也可运行） |
| 计算机视觉训练 |
≥4 核高频 |
≥32 GB |
≥512 GB SSD + 大容量数据盘 |
RTX 3060+ 或同级 |
| 大模型推理/训练 |
高频多核 |
≥64 GB |
NVMe SSD |
≥24 GB 显存（如 RTX 3090/4090 等） |
