pytorch模型训练加速（dataload耗时较大，gpu等cpu）-白红宇的个人博客

发布日期：2021-05-14 22:03:43 浏览次数：13 分类：精选文章

本文共 315 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

在PyTorch进行深度学习模型训练时，经常会遇到 GPU 计算资源利用率波动较大的问题。经过深入调查发现，这主要源于数据加载（Data Loading）环节消耗过多时间，而导致 GPU 和 CPU 都处于忙置状态，严重影响训练效果和速度。

针对这一问题，经过多次实验验证和调研，采用 MultiEpochsDataLoader（异步批量加载数据）以及 CudaDataLoader（提前将数据从 CPU 加载到 GPU上进行加速）等优化策略进行干预后，显著提升了训练效率。最终实验数据显示，相比原有方案，训练速度平均提升了 1倍，GPU 不再存在长时间等待状态，而是能够为核心计算任务保持持续运行，充分发挥 GPU 的资源潜力。

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