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硬件层面
- GPU：选择显存大、性能强的NVIDIA GPU，安装对应CUDA和cuDNN。
- CPU：选主频高、核心多的CPU，设置合理线程数（
torch.set_num_threads()）。 - 内存与存储：至少64GB内存，用SSD存储数据，扩大交换空间（swap）。
软件与环境
- 版本匹配：确保CUDA、cuDNN与PyTorch版本兼容，用国内镜像源加速安装。
- 工具配置：用
nvidia-smi监控GPU，htop监控系统资源。
代码与训练优化
- 混合精度训练：用
torch.cuda.amp减少显存占用、加速计算。 - 数据加载：增加
num_workers并行加载，用pin_memory加速数据传输，优化预处理（如用turbojpeg解码图像）。 - 模型优化：用高效架构（如ResNet），剪枝/量化减少计算量，缓存重复计算结果。
- 多卡并行：用
DataParallel或DistributedDataParallel实现多GPU训练。 - 性能分析：用
torch.profiler定位瓶颈，针对性优化。
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