在CentOS上部署PyTorch時，數據存儲是一個關鍵問題，尤其是當處理大規模模型和數據集時。以下是一些有效的解決方案和優化策略：
推薦的存儲解決方案
- NFS（Network File System）：最初使用的存儲方案，適用于小規模用戶和模型數據量。但隨著用戶數量和模型數據量的增加，NFS的性能瓶頸和擴展性限制變得明顯。
- JuiceFS：作為一種更先進的存儲方案，JuiceFS采用數據與元數據分離的架構，通過Redis進行高性能元數據管理，并構建了自有Minio集群作為底層對象存儲。這一架構有效解決了數據讀寫瓶頸、元數據訪問延遲以及計算資源之間的存儲互通問題。
數據存儲優化策略
- 混合精度訓練：利用單精度和半精度浮點數的結合進行計算，大幅提升訓練速度并降低內存使用量。
- 低精度訓練：只采用低精度的浮點數（例如16位半精度）來訓練神經網絡，進一步減少內存使用并加快計算速度。
- 減小訓練批次大小：通過減少每個批次的規模來降低內存占用。
- 梯度累積形成微批次：通過累積多個小批次的梯度來模擬大批次訓練，從而減少內存使用。
- 分布式訓練與Tensor Sharding：通過在多個GPU或機器上進行分布式訓練，以及使用Tensor Sharding技術來分割大型Tensor，從而減輕單個設備的內存負擔。
通過上述存儲解決方案和優化策略，可以在CentOS上為PyTorch應用提供高效、可靠的數據存儲和管理。
