PyTorch模型训练加速：从硬件到软件

PyTorch模型训练加速：从硬件到软件

硬件层面优化

使用NVIDIA A100 GPU进行测试，开启Tensor Core支持：

import torch
print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}')
print(f'GPU count: {torch.cuda.device_count()}')
# 设置混合精度训练
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()

软件层面优化

1. 混合精度训练：

with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

2. 数据加载优化：

# 使用多线程数据加载器
train_loader = DataLoader(
    dataset, 
    batch_size=64,
    num_workers=8,
    pin_memory=True,
    persistent_workers=True
)

3. 模型并行：

# 分布式训练示例
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(
    model, 
    device_ids=[args.gpu]
)

性能测试数据

• 原始训练时间：120分钟/epoch
• 混合精度优化后：85分钟/epoch
• 多线程数据加载：72分钟/epoch
• 分布式训练：45分钟/epoch

综合优化方案可提升训练效率约60%。