本文將介紹多種優化centos系統上pytorch運行速度的方法，涵蓋數據加載、數據操作、模型結構、分布式訓練以及其他技巧，最終目標是提升模型訓練和推理效率，并確保模型精度不受影響。 所有優化建議都應先在測試集上驗證其有效性。
一、 數據加載優化
- 使用固態硬盤 (SSD): 將數據集存儲在SSD上能顯著縮短數據讀取時間。
- 調整num_workers參數: 在DataLoader中，設置num_workers = 4 * num_gpu 可以充分利用多核CPU提升數據加載速度。
- 啟用pin_memory: 將pin_memory設置為True可以加速數據從CPU到GPU的傳輸。
二、 數據操作優化
- 直接在目標設備創建張量: 避免在CPU上創建張量后再復制到GPU，直接在GPU上創建張量能減少數據傳輸開銷。
- 最小化CPU與GPU間的數據傳輸: 減少不必要的數據在CPU和GPU之間的傳輸次數。
- 高效的數據類型轉換: 使用torch.from_numpy或torch.as_tensor進行numpy數組到PyTorch張量的轉換，比直接使用CPU張量效率更高。
- 非阻塞數據傳輸: 在數據傳輸操作可重疊時，使用tensor.to(non_blocking=True)實現異步傳輸。
三、 模型結構優化
- 混合精度訓練 (Mixed Precision Training): 使用混合精度（FP16）訓練可以加快訓練速度，同時保持較高的模型精度。
- 調整batch size: 將batch size設置為8的倍數可以最大化GPU內存利用率。
- 選擇性混合精度: 前向傳播可以使用混合精度，但后向傳播不一定需要。
四、 分布式訓練
五、 其他優化技巧
- 推理階段關閉梯度計算: 在推理/驗證階段關閉梯度計算(torch.no_grad())可以減少計算量。
- 啟用CuDNN的benchmark模式: 設置torch.backends.cudnn.benchmark = True可以使CuDNN自動選擇最佳的卷積算法。
- 使用channels_last內存格式: 對于4D nchw張量，使用channels_last格式可以提高內存訪問效率。
六、 利用TVM進一步優化
TVM是一個開源深度學習編譯器，它可以將PyTorch模型編譯成針對不同硬件后端的優化模型。通過自動生成和優化多個后端的張量操作算子，TVM可以進一步提升模型性能。
記住，在應用以上任何優化策略之前，務必在測試集上驗證模型的性能和準確性，確保優化不會對模型精度造成負面影響。
