为什么使用超算中心服务器单节点多GPU训练反而更慢

张小飘 张小飘 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 3.4k累计阅读 3.4k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄11年
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原创 最新推荐文章于 2026-09-11 15:14:39 发布 3.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
oracle数仓rac两个节点查询耗时不一致问题处理 根据问题，初步判断是由于错误的执行计划，导致性能问题，但实际上对两个节点做trace跟踪发现执行计划都一致，后续通过awr报告和10046事件跟踪发现由于“gc cr multi block”耗时造成节点一慢，这是oracle RAC大事务处理特性，两边都查有可能触发数据融合，导致查询变慢。两个节点查询速度不一致原因为查大事务，同一个sql最好在一个节点上查询，这是oracle rac的一个特性，当大事务查询在不同节点上执行，容易触发数据融合，导致其中一个节点查询变慢，特别是数据仓库执行批量业务。 阅读详情

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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如何配置一台高效的GPU（深度学习）服务器 目前GPU深度学习服务器在AI、视频处理、科学计算等领域都有广泛应用。随着NVIDIA推出更多的GPU硬件和工具软件，如何配置一台属于自己的GPU服务器，在开发者的工作中成为了重中之重。 文章大概： 1、硬件平台的搭建 o 深度学习服务器的性能需求 o NVIDIA GPU的性能特点 o 硬件环境的配置搭配要点 2、软件环境的配置 o 深度学习环境的系统配置，环境搭建 o NVIDIA CUDA的安装 o 介绍NVIDIA Deep Learning 相关SDK工具，包括类似于Transfer Le 阅读详情

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