硬件层面

• 升级硬件：选择高主频多核CPU、大显存GPU（如NVIDIA RTX系列）、足够内存（≥16GB）和SSD存储。
• 优化驱动：安装最新NVIDIA驱动，禁用Nouveau驱动以避免冲突。

软件环境

• 配置CUDA/cuDNN：安装与PyTorch版本匹配的CUDA和cuDNN，通过nvidia-smi验证GPU可用性。
• 使用虚拟环境：通过Anaconda创建隔离环境，避免依赖冲突。

代码与训练优化

• 启用GPU加速：确保代码中调用cuda()将模型和数据转移至GPU。
• 混合精度训练：使用torch.cuda.amp减少内存占用并加速计算。
• 多卡并行：利用DataParallel或DistributedDataParallel实现多GPU训练。
• 优化数据加载：增加DataLoader的num_workers参数，使用多线程预读取数据。

系统与工具

• 监控资源：使用nvidia-smi、htop等工具实时查看GPU/CPU使用情况，调整参数。
• 更新工具链：定期升级PyTorch、CUDA及相关库，获取性能优化。