要在扩散模型训练期间优化 GPU 利用率，请专注于平衡计算工作负载、最大限度地减少数据瓶颈以及利用硬件功能。首先，在 GPU 内存限制内最大化批量大小，以保持 GPU 繁忙。例如，使用混合精度训练 (FP16/FP32) 可减少内存使用量，从而允许更大的批量，而不会出现内存不足错误。像 PyTorch 的自动混合精度 (AMP) 这样的工具可以自动化这个过程。此外，梯度检查点通过在反向传播期间重新计算中间激活来换取计算量以节省内存，从而为更大的批量释放内存。这些调整确保 GPU 花费更少的时间处于空闲状态，而花费更多的时间处理数据。
接下来，简化数据加载和预处理。缓慢的数据管道是一个常见的瓶颈——如果 GPU 等待数据，利用率就会下降。使用优化的数据加载器（例如，带有 num_workers > 0 和 pin_memory=True 的 PyTorch 的 DataLoader）来并行化数据加载。将数据集存储在内存映射格式（如 HDF5）中或使用 RAM 磁盘可以进一步减少 I/O 延迟。对于基于图像的扩散模型，预处理步骤（调整大小、标准化）应卸载到 CPU 或提前完成。例如，预缓存转换后的数据集或使用 NVIDIA DALI 进行 GPU 加速增强可以消除训练期间的预处理延迟。
最后，优化模型架构和分布式训练。大型扩散模型可能需要模型并行性。使用流水线并行性（例如，PyTorch 的 pipe API）或张量并行性为特定层分割 GPU 上的模型。像 DeepSpeed 或 Horovod 这样的框架可以自动化分布式训练，将梯度同步与计算重叠以减少停机时间。使用像 PyTorch Profiler 这样的工具分析内核以识别低效的操作——用优化的 CUDA 内核或融合操作（例如，组合层归一化和激活函数）替换自定义 Python 层可以产生显著的加速。定期进行基准测试并调整这些策略，以在整个训练过程中保持较高的 GPU 利用率。