GPU计算资源调度：PyTorch中多任务并发执行效率测试

在PyTorch深度学习项目中，GPU资源调度效率直接影响模型训练和推理性能。本文通过对比不同并发策略的执行效率，为实际部署提供数据支持。

测试环境

GPU: NVIDIA A100 40GB
CPU: Intel Xeon Platinum 8358
PyTorch版本: 2.1.0
测试模型: ResNet50 (batch_size=32)

测试方法 我们分别测试了以下三种并发执行模式的性能表现，每种模式运行100次迭代，记录平均耗时和GPU利用率：

单任务串行执行

model = torchvision.models.resnet50().cuda()
for i in range(100):
    input_tensor = torch.randn(32, 3, 224, 224).cuda()
    output = model(input_tensor)

多任务并发执行

from torch.multiprocessing import Pool
models = [torchvision.models.resnet50().cuda() for _ in range(4)]
with Pool(4) as pool:
    results = pool.map(lambda m: m(torch.randn(32, 3, 224, 224).cuda()), models)

异步执行模式

model = torchvision.models.resnet50().cuda()
streams = [torch.cuda.Stream() for _ in range(4)]
for i in range(100):
    with torch.cuda.stream(streams[i % 4]):
        input_tensor = torch.randn(32, 3, 224, 224).cuda()
        output = model(input_tensor)

测试结果 | 模式 | 平均耗时(ms) | GPU利用率 | 内存占用(GB) | |------|-------------|-----------|--------------| | 单任务串行 | 245ms | 68% | 1.2 | | 多任务并发 | 180ms | 82% | 3.8 | | 异步执行 | 195ms | 75% | 1.8 |

从数据可以看出，多任务并发执行在提升GPU利用率方面效果显著，但内存占用增加。异步执行则在保持较低内存占用的同时实现了较好的性能优化。

结论对于计算密集型任务，建议采用多任务并发执行；若内存受限，可选择异步执行方案。

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