Ubuntu PyTorch运行速度慢如何优化

硬件层面

• 升级硬件：选择高主频多核CPU、显存大的NVIDIA GPU（如支持FP8的H100）、足够内存（至少64GB）和SSD存储。
• GPU加速：安装CUDA和cuDNN，确保与PyTorch版本匹配，并将模型/数据移至GPU（device = torch.device("cuda")）。

软件层面

• 混合精度训练：使用torch.cuda.amp模块，自动混合FP16/FP32计算，提升速度并减少显存占用。
• 优化数据加载：
  • 使用DataLoader的num_workers参数并行加载数据，避免单线程瓶颈。
  • 用高效库（如turbojpeg）加速图像解码，或预处理数据至内存。
• 系统配置：
  • 切换国内镜像源（如清华源）加速包下载。
  • 使用htop监控资源，调整CPU线程数（torch.set_num_threads()）。

模型与训练优化

• 模型结构优化：采用轻量级架构（如EfficientNet），或使用预训练模型减少训练时间。
• 分布式训练：多GPU场景下使用torch.distributed和DDP模块并行计算。
• 性能分析：用torch.profiler定位瓶颈（如CPU/GPU等待时间），针对性优化。

系统级优化

• 更新驱动：确保NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN为最新版本，获取性能优化。
• 启用硬件加速：在系统设置中开启显卡加速，并配置Xfce等轻量级桌面环境减少资源占用。