在CentOS环境下运行PyTorch程序时，以下是一些实用的内存管理策略：
混合精度训练
- 应用torch.cuda.amp模块：借助torch.autocast()上下文管理器，在低精度（如float16）与高精度（如float32）间智能切换，既节省显存又加快运算速度。
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挑选适合的低精度格式：
- float16：适合处理计算量大的任务，但可能引发精度损失。
- bfloat16：具备更高的数值稳定性，特别适合处理较长序列的模型。
升级至PyTorch 2.0以上版本
- 采用torch.compile()实现即时编译：借助torchinductor等工具，把PyTorch代码编译成经过优化的内核，支持Triton或C++后端，进而提升执行效率。
启用推理模式
- 激活推理模式：当执行推理任务时，运用torch.inference_mode()减少冗余计算和显存消耗。
清理无用的张量
- 立即清除不再需要的张量：调用del tensor移除多余的数据结构，并通过torch.cuda.empty_cache()清空GPU缓存。
数据加载器的优化
- 配置合理的batch_size：过大或过小都会影响内存利用率，需依据显卡容量调整此值。
- 启用pin_memory与num_workers：在数据加载器中开启pin_memory功能并设定适当的num_workers参数，可加快数据从CPU向GPU传输的速度，同时降低内存占用。
实施模型并行化
- 实施模型并行化：针对超大规模的模型，可将其分解为若干片段，分发到不同GPU上协同工作，减轻单一设备的存储负担。
应用梯度累积
- 采用梯度累积：在每次更新权重前汇总多个小批次的梯度信息，这样既能缩减显存需求，又能增强训练效能。
遵循上述方法，便能在CentOS平台上更加高效地部署PyTorch项目，有效管理资源并优化整体表现。
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