可行性与总体说明
在CentOS上可以正常使用PyTorch的多GPU训练。实际落地通常包含：安装并验证NVIDIA驱动与CUDA/cuDNN、安装与CUDA版本匹配的PyTorch、以及选择合适的并行策略（单机多卡用DataParallel，更高效率与可扩展性用DistributedDataParallel）。这些步骤在CentOS环境下均已被广泛实践与验证。
快速验证步骤
- 检查驱动与GPU：运行nvidia-smi，确认驱动正常、可见多块NVIDIA GPU及其CUDA版本。
- 创建隔离环境（推荐）：使用conda或virtualenv创建项目环境，避免依赖冲突。
- 安装匹配版本的PyTorch：先通过nvidia-smi确认CUDA版本，再安装对应带CUDA的PyTorch（如CUDA 11.7可用命令：pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117）。
- 验证安装：在Python中执行
import torch
print(torch.version, torch.cuda.is_available(), torch.cuda.device_count())
若返回True且device_count大于1，说明多GPU环境就绪。
多GPU并行方式
- DataParallel（单机多卡，入门简单）：将模型包裹为nn.DataParallel并放到主卡（如cuda:0），适合快速上手与小规模实验。
- DistributedDataParallel（DDP，推荐）：基于多进程的NCCL后端，支持单机多卡与多机多卡，扩展性与效率更佳，是生产训练的主流选择。
- 并行策略选择要点：单机多卡且追求易用性可先用DataParallel；若需更高吞吐、跨节点扩展或稳定性，优先采用DDP。
常见问题与优化建议
- 环境一致性：确保驱动/CUDA/cuDNN/PyTorch版本匹配；用nvidia-smi与torch.cuda接口双重核对。
- 资源控制：通过CUDA_VISIBLE_DEVICES指定使用的GPU列表，避免与系统其他任务争用。
- 性能优化：尽量减少CPU↔GPU数据传输，使用AMP自动混合精度降低显存占用并提升速度，结合DataLoader的num_workers提升数据吞吐。
- 监控与排错：用torch.cuda.memory_allocated/reserved监控显存，使用PyTorch Profiler定位瓶颈；多节点训练可结合SLURM等调度器管理作业与资源。
