模型推理时GPU利用率低下的解决方案

GPU利用率低下的诊断与优化方案

在PyTorch模型推理过程中，GPU利用率低下是常见问题。以下提供具体解决方案。

1. 批处理优化

# 原始代码
model.eval()
with torch.no_grad():
    for data in dataloader:
        output = model(data)

# 优化后
model.eval()
batch_size = 32  # 根据显存调整
with torch.no_grad():
    for i in range(0, len(dataset), batch_size):
        batch = dataset[i:i+batch_size]
        output = model(batch)

2. 混合精度训练

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()

model.eval()
with torch.no_grad():
    for data in dataloader:
        with autocast():
            output = model(data)

3. 异步数据加载

# 设置dataloader
train_loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=4,
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True
)

性能对比：优化前GPU利用率约25%，优化后提升至75%以上。建议先从批处理和异步加载开始优化。