1, dataloader :

        a.  数据加载的部分可以用accimage或者opencv,  online aug 的时候尽量保证不要大图做图像 变换, 先做好resize, 这样cpu 的负载会降低，处理速度会加快。

        b.  使用多gpu dist train 的时候，将num_work 写多一点，perfetch_factor 也设置大一点（pytorch 1.7 +）， 在我们使用这种方式训练的时候通常会遇到 singnal kill 的问题，这种时候如果没钱加内存，可以用虚拟内存(swap)的方式，这种方式会产生一个交换文件，最好生成在ssd 上，如果是机械硬盘就还不如不搞。具体操作看 《如何在ubuntu-1804中增加swapfile》，文章里的swapfile 可以放在别的盘上，我放在我挂载的目录， 路径如 : /train/sawpfile， 添加后的效果如下图所示：

 

2, 硬件

1, gpu 就不详述了

2, 比较关键的 ssd 选择 :  在 选择ssd 时候应该优先考虑 nvme 协议的 m.2接口的ssd 硬盘， 本人公司采购的三星 m.2， 实际测的速度平均在1.8 Gb/s 的速度，仅将训练数据放进来就ok , 会大大加快训练速度， 如上述的swapfile 也可以放到这个硬盘里，毕竟服务器 内存条太贵了。 重中之重： 买前请确认自己的服务器主板是否有m.2 的接口！

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