117笔记问答在CentOS上优化PyTorch性能的技巧包括：
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使用DataLoaders中的workers：通过在DataLoaders中使用多个进程加载数据，可以绕过GIL锁，提高数据加载效率。建议使用的worker数量为4乘以GPU数量。
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启用pinned memory：在DataLoader中启用pinned memory，可以加快数据传输到CUDA GPU的速度，避免频繁调用
torch.cuda.empty_cache()。 -
避免不必要的CPU到GPU的传输：尽量减少使用
.cpu().item().numpy()等调用，因为这些操作会将数据从GPU传输到CPU，降低性能。 -
直接在GPU上构建张量：在创建张量时，直接在想要的设备上进行，而不是先创建在CPU上再转移到GPU。
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使用DistributedDataParallel：对于多GPU训练，使用DistributedDataParallel而不是DataParallel，以减少GPU之间的数据传输开销。
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使用16-bit精度：进行16位精度训练可以减少内存使用并加快训练速度。
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硬件优化：选择高性能的CPU、大内存、高速SSD存储和兼容的NVIDIA GPU，可以显著提升训练速度。
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计算图优化：使用原地操作和适当的操作选择来简化计算图，提高计算效率。
通过这些技巧，可以显著提高PyTorch在CentOS上的性能。