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CentOS系統優化以提升PyTorch運行速度
小樊
41
2025-08-10 21:41:50
一、硬件優化
- 升級硬件：選擇高主頻、多核心CPU，大顯存GPU（如NVIDIA A100），至少64GB內存，使用SSD存儲數據。
- 多GPU配置：通過CUDA和NCCL庫支持多卡并行訓練，使用
DistributedDataParallel替代DataParallel降低通信開銷。
二、軟件環境優化
- 安裝優化庫：安裝CUDA、cuDNN、Intel MKL等庫，并確保版本與PyTorch兼容。
- 配置環境變量：設置
LD_LIBRARY_PATH確保動態庫正確加載，使用torch.backends.cudnn.benchmark = True啟用CuDNN自動調優。
三、數據加載優化
- 異步加載：在
DataLoader中設置num_workers=4*num_GPU，啟用多進程并行加載。
- 內存優化：使用
pin_memory=True加速CPU到GPU的數據傳輸，采用高效存儲格式（如HDF5、TFRecord）。
四、模型與訓練優化
- 混合精度訓練：使用
torch.cuda.amp模塊，以FP16精度訓練，在保持精度的同時減少內存占用和計算量。
- 批量大小調整：根據GPU顯存設置
batch_size為8的倍數，最大化GPU利用率。
- 內存管理：及時釋放無用變量，使用
torch.no_grad()關閉推理階段的梯度計算，采用梯度累積減少內存壓力。
五、系統級優化
- 內核參數調優：調整
vm.swappiness（建議設為10-30）、vm.min_free_kbytes等參數，優化內存管理。
- 關閉冗余服務：通過
systemctl關閉非必要服務，釋放系統資源。
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