性能调优指南¶

本指南将教你如何优化Genesis模型的训练性能，包括内存使用、计算效率和I/O优化等方面。

🎯 优化目标¶

• 训练速度: 提高每秒处理的样本数
• 内存效率: 减少GPU显存占用
• 吞吐量: 最大化硬件利用率

📊 性能分析工具¶

内置性能分析器¶

import genesis.utils.profile as profiler

# WIP: 性能分析代码示例
with profiler.profile() as prof:
    # 训练代码
    pass

prof.print_stats()

⚡ 优化策略¶

1. 内存优化¶

• 梯度累积
• 检查点技术
• 混合精度训练

2. 计算优化¶

• 算子融合
• Triton kernel优化
• CUDA流重叠

3. I/O优化¶

• 数据预取
• 多进程数据加载
• 内存映射

📈 基准测试¶

• 与PyTorch性能对比
• 不同配置的性能测试
• 瓶颈识别方法

📘 文档状态: 正在编写中，预计在v0.2.0版本完成。