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文章 2025-04-22 来自：开发者社区

10招立竿见影的PyTorch性能优化技巧，让模型训练速度翻倍

PyTorch作为深度学习研究与工程领域的主流框架，拥有强大的性能潜力，但许多高级性能特性往往隐藏在文档深处，未被充分利用。本文基于对多种模型架构、不同PyTorch版本和容器环境的实证测试，系统总结了PyTorch性能调优的关键技术，旨在帮助开发者构建高效、可扩展的深度学习应用。 1、混合精度训练 混合精度训练是提升深度学习性能最直接有效的方法之一，通过结合使用低精度（如 float16 或.....

10招立竿见影的PyTorch性能优化技巧，让模型训练速度翻倍
文章 2025-02-09 来自：开发者社区

PyTorch Profiler 性能优化示例：定位 TorchMetrics 收集瓶颈，提高 GPU 利用率

指标收集是每个机器学习项目不可或缺的组成部分，它使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下，我们希望在不给训练过程带来额外开销的前提下收集和计算指标。与训练循环的其他部分一样，低效的指标计算可能会引入不必要的开销，延长训练步骤的耗时，并增加训练成本。 本文是将聚焦于指标收集，演示指标收集的一种简单实现如何对运行时性能产生负面影响，并探讨用于分析和优化它的工具与技术。 为了实现指标收集，我们....

PyTorch Profiler 性能优化示例：定位 TorchMetrics 收集瓶颈，提高 GPU 利用率
阿里云文档 2023-09-03

如何进行PyTorch模型性能优化_云原生AI套件_容器服务Kubernetes版(ACK)

本文以PyTorch官方提供的Resnet50模型为例，说明如何通过PyTorch Profiler发现模型的性能瓶颈，进而使用TensorRT优化模型，然后使用Triton Inference Server部署优化后的模型。

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