在Ubuntu上加速PyTorch可以通過多種方法實現，以下是一些關鍵的優化技巧：
硬件優化
- 使用GPU加速：確保你的系統中有NVIDIA GPU，并且安裝了CUDA Toolkit和cuDNN庫。使用
nvidia-smi 命令檢查GPU是否被正確識別和使用。
- 增加內存：如果模型或數據集非常大，考慮增加系統的物理內存，或使用交換空間（swap space）來擴展虛擬內存。
- 使用SSD：將數據和模型存儲在SSD上可以顯著提高I/O性能。
軟件配置優化
- 更新系統和驅動：確保Ubuntu系統和NVIDIA驅動是最新的。
- 安裝優化庫：安裝Intel MKL、OpenBLAS等優化的數學庫。
- 使用虛擬環境：使用conda或virtualenv創建隔離的Python環境，避免庫版本沖突。
- 安裝PyTorch：訪問PyTorch官網獲取適合你系統的安裝命令，確保使用與CUDA版本兼容的PyTorch版本。
代碼優化
- 混合精度訓練：使用PyTorch的
torch.cuda.amp 模塊進行混合精度訓練，減少顯存占用并加速訓練過程。
- 數據加載優化：使用
DataLoader 的 num_workers 參數增加數據加載的并行性，預讀取數據（pin_memory 參數），數據預處理等。
- 多卡并行：使用
torch.nn.DataParallel 或 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 在多GPU上進行并行訓練。
- 梯度檢查點：在前向傳播過程中選擇性存儲部分中間結果，在反向傳播過程中重新計算這些值，以減少內存使用。
- 使用FP8加速：對于支持FP8的硬件（如Nvidia Hopper, Nvidia Ada Lovelace和Habana Gaudi2），可以利用FP8張量內核提高計算性能。
- 啟用推理模式：在推理時，使用
torch.inference_mode() 啟用推理模式，以節省內存并加速計算。
- 張量分片：對于超大模型，可以使用張量分片技術來分布在多個GPU上進行訓練。
系統監控
- 實時監控：使用工具如
nvidia-smi、iostat 和 htop 實時監控系統資源使用情況，以便及時調整訓練參數。
其他優化技巧
- 使用PyTorch Profiler：分析性能瓶頸，識別模型中的性能瓶頸。
- 優化模型結構：減少CPU依賴，盡可能將計算轉移到GPU上。
- 系統內核參數優化：調整內核參數可以提高系統整體性能。
通過上述方法，可以顯著提高在Ubuntu上使用PyTorch進行深度學習任務的效率。根據具體的硬件配置和模型需求，可以選擇合適的優化策略。
