在CentOS上使用GPU加速PyTorch，你需要完成以下几个步骤：

1. 检查GPU兼容性： 确保你的GPU支持CUDA。你可以在NVIDIA的官方网站上查看CUDA兼容性列表。

2. 安装NVIDIA驱动： 在CentOS上安装NVIDIA GPU驱动。你可以从NVIDIA官网下载适合你GPU型号的驱动程序，并按照官方指南进行安装。

3. 安装CUDA Toolkit： CUDA Toolkit包含了运行GPU加速应用程序所需的所有库和工具。你可以从NVIDIA官网下载适合你系统的CUDA Toolkit版本，并按照官方指南进行安装。

4. 安装cuDNN： cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。你需要注册NVIDIA开发者账号并下载与你的CUDA Toolkit版本相对应的cuDNN库。

5. 配置环境变量： 安装完成后，你需要配置环境变量以便系统能够找到CUDA和cuDNN。通常，你需要将CUDA的路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。

6. 安装PyTorch： 你可以使用pip或conda来安装PyTorch。为了使用GPU加速，你需要安装带有CUDA支持的PyTorch版本。你可以访问PyTorch官网，选择合适的安装命令。

   例如，使用pip安装的命令可能如下所示：

   pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
   

   上面的命令会安装支持CUDA 11.3的PyTorch版本。请根据你的CUDA Toolkit版本选择正确的URL。

7. 验证安装： 安装完成后，你可以通过运行一个简单的PyTorch脚本来验证GPU是否正常工作。例如：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())
   

   如果输出为True，则表示PyTorch已经成功配置并可以使用GPU进行加速。

8. 编写和运行GPU加速的PyTorch代码： 在你的PyTorch代码中，你可以通过将张量和模型移动到GPU上来使用GPU加速。例如：

   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   model = YourModel().to(device)
   input_tensor = torch.randn(10, 3, 32, 32).to(device)
   output = model(input_tensor)
   

请注意，上述步骤可能会随着软件版本的更新而发生变化。因此，在安装之前，请务必查看最新的官方文档以获取最准确的指导。