为什么使用超算中心服务器单节点多GPU训练反而更慢

最新推荐文章于 2025-11-17 02:20:59 发布
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本文记录了在使用PyTorch进行图像算法训练时遭遇CPU资源不足导致的性能瓶颈。作者最初误以为是CUDA、cuDNN、磁盘读取速度、PyTorch版本、batch_size设置、num_work参数、分布式服务器配置或代码问题，最终发现是CPU核心数量不足所致。
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注：pytorch训练图像算法
因为没有申请多个CPU核心导致CPU加载数据等问题成为瓶颈！！！！！！
以此博客纪念逝去的两天光阴。
可以通过
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watch -n 1 nvidia-smi等查看硬件信息
一开始发现并没有怎么利用CPU资源以为不是CPU的问题，其实不然。。。
一开始我以为是cuda没装好
我以为是cudnn没装好
我以为是磁盘文件加载慢
我以为是torch版本太低
我以为是batch_size设置太大
我以为是num_work设置太小
我以为是分布式服务器与单机不一样
我还以为是程序问题
no no no
就是因为CPU少了

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