PyTorch在CentOS上具備較強的并行計算能力，可通過以下方式發揮GPU和多節點算力：
DataParallel（單機多卡）和DistributedDataParallel（單機多卡/多機多卡），通過拆分數據或模型并行計算提升效率。DataLoader的num_workers參數實現異步數據加載，配合pin_memory=True加速CPU到GPU的數據傳輸。torch.cuda.amp混合16位和32位精度，減少內存占用并加速計算。nvidia-smi監控GPU使用情況。實際性能取決于硬件配置（如GPU型號、數量）和代碼優化程度，建議結合具體任務調整參數并使用性能分析工具（如PyTorch Profiler）定位瓶頸。
