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CPU性能基准测试
首先回顾昨天在CPU上的训练结果。使用鸢尾花数据集训练多层感知机，20000个epochs的训练时间为19.09秒。这为我们的对比分析提供了重要的基准线。
通过代码了解一下测试环境的CPU配置：
import wmi
c = wmi.WMI()
processors = c.Win32_Processor()for processor in processors:print(f"CPU 型号: {processor.Name}")print(f"核心数: {processor.NumberOfCores}") print(f"线程数: {processor.NumberOfLogicalProcessors}")# 输出：12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1255U
# 核心数: 10，线程数: 12
这是我的Intel第12代处理器，采用混合架构设计，结合了性能核心和能效核心，在处理小规模任务时具有良好的单核性能。
GPU训练环境配置
将训练迁移到GPU需要理解PyTorch的设备管理机制。核心概念是所有参与计算的张量和模型必须位于同一设备上：
import torch# 检测GPU环境
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")# 数据迁移到GPU
X_train = torch.FloatTensor(X_train).to(device)
y_train = torch.LongTensor(y_train).to(device)# 模型迁移到GPU
model = MLP().to(device)
这里需要注意.to(device)方法的行为差异：对于张量会返回新的副本，对于模型则直接修改原对象的参数位置。
意外的性能对比结果
运行相同的训练代码后，得到了比较意外的结果：
- CPU训练时间：19.09秒
- GPU训练时间：21.23秒
GPU居然比CPU更慢，但是跟据我们的经验GPU擅长并行运算，进行深度学习等科学计算相比CPU更有优势，训练速度应该更快。
GPU性能劣势的根本原因
GPU在小规模任务上表现不佳主要源于三个开销：
数据传输开销是最主要的瓶颈。每次GPU计算都需要CPU内存到GPU显存的数据传输，更关键的是代码中的loss.item()操作会在每个epoch都进行GPU到CPU的同步传输：
for epoch in range(num_epochs):outputs = model(X_train)loss = criterion(outputs, y_train)optimizer.zero_grad()loss.backward() optimizer.step()losses.append(loss.item()) # 这里触发GPU->CPU传输！
对于20000个epochs，这种频繁的数据同步累积了大量开销。
核心启动开销是第二个因素。GPU的每个操作都需要启动计算核心，当实际计算量很小时，启动开销在总时间中占比显著。
计算资源浪费是第三个问题。鸢尾花数据集只有150个样本，无法充分利用GPU的大量并行计算单元。
性能优化实验验证
为了验证数据传输开销的影响，进行了对照实验，减少不必要的GPU-CPU同步操作：
# 优化版本：减少数据传输频率
for epoch in range(num_epochs):outputs = model(X_train)loss = criterion(outputs, y_train)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()# 只在打印时才进行数据传输if (epoch + 1) % 100 == 0:print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')
优化后的GPU训练时间降至14.86秒，接近CPU性能。这清晰地证明了数据传输开销的重大影响。
进一步的实验显示，记录频率与性能的关系并非简单的线性关系，这涉及GPU异步执行的复杂机制。
GPU优势的发挥条件
GPU的真正优势在于处理大规模并行计算任务。当满足以下条件时，GPU的性能优势才会显现：
处理包含数万张图片的大型数据集时，数据传输开销被大量计算掩盖。训练具有数百万参数的深度网络时，复杂的矩阵运算能充分利用GPU的并行架构。使用较大的批量处理时，能够填满GPU的计算单元。
简单来说，只有当计算量足够大时，GPU的并行优势才能超越各种固定开销。
PyTorch调用机制解析
class MLP(nn.Module):def __init__(self):super(MLP, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(4, 10) # 创建对象def forward(self, x):out = self.fc1(x) # 像函数一样调用对象return out
这里self.fc1是一个对象，但可以像函数一样调用。这是因为nn.Module实现了__call__方法，当我们调用self.fc1(x)时，实际执行的是self.fc1.__call__(x)，进而调用forward方法完成计算。
这种设计保证了接口的一致性，让所有PyTorch组件都能以统一方式调用。
@浙大疏锦行