CentOS上PyTorch的资源占用情况需结合具体使用场景判断，以下是关键信息：

• 内存管理优化：PyTorch通过缓存分配器减少内存碎片，支持自动混合精度训练（AMP）降低显存占用。例如，AMP可将内存占用减少约50%，但需注意部分旧GPU可能不支持。
• 计算资源利用：CentOS作为服务器系统，稳定性强，适合长时间训练任务。但默认配置可能未针对GPU优化，需手动调整内核参数（如vm.swappiness）以减少内存交换。
• 多GPU支持：通过DistributedDataParallel可实现多GPU并行训练，提升计算效率，但需注意进程间通信开销。

总结：合理配置下，CentOS可高效运行PyTorch，资源占用可控；若需进一步优化，可结合AMP、梯度检查点等技术。