提升centos系统pytorch运行效率的策略
本文将介绍多种优化CentOS系统上PyTorch运行速度的方法，涵盖数据加载、数据操作、模型结构、分布式训练以及其他技巧，最终目标是提升模型训练和推理效率，并确保模型精度不受影响。 所有优化建议都应先在测试集上验证其有效性。
一、 数据加载优化
- 使用固态硬盘 (SSD): 将数据集存储在SSD上能显著缩短数据读取时间。
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调整
num_workers参数: 在DataLoader中，设置num_workers = 4 * num_gpu可以充分利用多核CPU提升数据加载速度。 -
启用
pin_memory: 将pin_memory设置为True可以加速数据从CPU到GPU的传输。
二、 数据操作优化
- 直接在目标设备创建张量: 避免在CPU上创建张量后再复制到GPU，直接在GPU上创建张量能减少数据传输开销。
- 最小化CPU与GPU间的数据传输: 减少不必要的数据在CPU和GPU之间的传输次数。
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高效的数据类型转换: 使用
torch.from_numpy或torch.as_tensor进行NumPy数组到PyTorch张量的转换，比直接使用CPU张量效率更高。 -
非阻塞数据传输: 在数据传输操作可重叠时，使用
tensor.to(non_blocking=True)实现异步传输。
三、 模型结构优化
- 混合精度训练 (Mixed Precision Training): 使用混合精度（FP16）训练可以加快训练速度，同时保持较高的模型精度。
- 调整batch size: 将batch size设置为8的倍数可以最大化GPU内存利用率。
- 选择性混合精度: 前向传播可以使用混合精度，但后向传播不一定需要。
四、 分布式训练
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使用
DistributedDataParallel: 相比DataParallel，DistributedDataParallel能实现更高效的分布式训练。
五、 其他优化技巧
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推理阶段关闭梯度计算: 在推理/验证阶段关闭梯度计算(
torch.no_grad())可以减少计算量。 -
启用CuDNN的benchmark模式: 设置
torch.backends.cudnn.benchmark = True可以使CuDNN自动选择最佳的卷积算法。 -
使用
channels_last内存格式: 对于4D nchw张量，使用channels_last格式可以提高内存访问效率。
六、 利用TVM进一步优化
TVM是一个开源深度学习编译器，它可以将PyTorch模型编译成针对不同硬件后端的优化模型。通过自动生成和优化多个后端的张量操作算子，TVM可以进一步提升模型性能。
记住，在应用以上任何优化策略之前，务必在测试集上验证模型的性能和准确性，确保优化不会对模型精度造成负面影响。
