在CentOS上優化PyTorch性能涉及多個方面，包括硬件利用、內存管理、數據加載和模型復雜度等。以下是一些關鍵技巧和策略：
nvidia-smi、htop、iotop、gpustat、nvtop、py-spy 和 strace 等工具來識別性能瓶頸。torch.as_tensor 并在加載時啟用 non_blocking 選項。DistributedDataParallel 而不是 DataParallel 來減少GPU之間的數據傳輸開銷。通過這些技巧和策略，可以顯著提高PyTorch在CentOS上的性能，加快模型訓練和推理的速度。
