CentOS环境下PyTorch运行慢怎么办

硬件优化

• 升级CPU、GPU、内存，使用SSD存储。

软件优化

• 数据加载：使用DataLoader多进程加载（num_workers>0）、固定内存（pin_memory=True）、预取数据。
• 模型训练：启用混合精度训练（torch.cuda.amp）、调整批大小、关闭卷积层偏差。
• 并行计算：使用DistributedDataParallel替代DataParallel。
• 环境配置：安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN，设置环境变量，使用清华镜像源安装PyTorch。

系统监控与调优

• 用nvidia-smi监控GPU，top/htop监控CPU和内存，找出资源瓶颈。
• 使用PyTorch Profiler、Bottleneck工具分析性能瓶颈。